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425 results on '"Gross, Horst-Michael"'

173. Multi-sensor multi-person tracking on a mobile robot platform

Author

Jung, Bernhard, Böhme, Hans-Joachim, Groß, Horst-Michael, TU Bergakademie Freiberg, Poschmann, Peter, Jung, Bernhard, Böhme, Hans-Joachim, Groß, Horst-Michael, TU Bergakademie Freiberg, and Poschmann, Peter

Abstract

Service robots need to be aware of persons in their vicinity in order to interact with them. People tracking enables the robot to perceive persons by fusing the information of several sensors. Most robots rely on laser range scanners and RGB cameras for this task. The thesis focuses on the detection and tracking of heads. This allows the robot to establish eye contact, which makes interactions feel more natural. Developing a fast and reliable pose-invariant head detector is challenging. The head detector that is proposed in this thesis works well on frontal heads, but is not fully pose-invariant. This thesis further explores adaptive tracking to keep track of heads that do not face the robot. Finally, head detector and adaptive tracker are combined within a new people tracking framework and experiments show its effectiveness compared to a state-of-the-art system.

Published
2018

185. ROREAS: robot coach for walking and orientation training in clinical post-stroke rehabilitation—prototype implementation and evaluation in field trials

Author

Gross, Horst-Michael, primary, Scheidig, Andrea, additional, Debes, Klaus, additional, Einhorn, Erik, additional, Eisenbach, Markus, additional, Mueller, Steffen, additional, Schmiedel, Thomas, additional, Trinh, Thanh Q., additional, Weinrich, Christoph, additional, Wengefeld, Tim, additional, Bley, Andreas, additional, and Martin, Christian, additional

Published
2016
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186. Long short-term memory training for the assessment of vigilance

Author

Schnupp, Thomas, Heinze, Christian, Groß, Horst-Michael, and Golz, Martin

Abstract

The assessment of vigilance is of increasing importance within our 24/7 working society. Posturography is one candidate for a quick, mobile and cost-efficient vigilance assessment. Nevertheless classification accuracy is yet insufficient. This contribution aims at improving classification accuracy of posturographical vigilance assessment by utilizing the information hidden within temporal dynamics of feature sequences. For this purpose a Recurrent Neural Network, Long Short-Term Memory (LSTM), is applied. In order to evaluate whether temporal dynamics offer additional information, results from LSTM training are compared to non-recurrent approaches. Results indicate that there is no significant gain in accuracy achieved by learning temporal dynamics.

Published
2010
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193. FuzzyART-basierte Ansätze für sensomotorische Problemstellungen

Author

Tscherepanow, Marko, Scheidig, Andrea, and Groß, Horst-Michael

Abstract

Im Rahmen sensomotorischer Aufgabenstellungen ist es häufig sinnvoll, sensorische Repräsentationen zu bilden, d.h., ähnliche sensorische Situationen zu Zuständen zusammenzufassen. Diese vereinfachte Darstellung der Umwelt ermöglicht dann eine Reduzierung des Berechnungsaufwands, der für weitere Verarbeitungsschritte, wie z.B. die Bestimmung geeigneter Aktionen, erforderlich ist. Durch die Bildung sensorischer Repräsentationen können jedoch auch Situationen zusammengefasst werden, die im Kontext der Aufgabe eines handlungsgenerierenden Systems eine unterschiedliche Bedeutung besitzen und deshalb verschiedene Aktionen des Systems erfordern. In diesem Artikel wird daher am Beispiel von FuzzyART ein Verfahren vorgestellt, das eine Berücksichtigung der Bedeutung sensorischer Situationen für die Handlungsauswahl schon bei der Bildung von Repräsentationen zulässt. Weiterhin erfolgt die Diskussion eines FuzzyART-basierten Ansatzes, der zusätzlich eine Begrenzung der benötigten Ressourcen in Form der erforderlichen Anzahl an Neuronen ermöglicht, wobei die Stabilitäts- und die Plastizitätseigenschaft erhalten bleiben. Es wird gezeigt, dass beide Verfahren eine verbesserte Grundlage für das Erlernen und Anwenden von Verhaltenswissen bilden.

Published
2004

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