Mobile Stride Length Estimation with Deep Convolutional Neural Networks.

Beitrag in einer Fachzeitschrift


Details zur Publikation

Autor(en): Hannink J, Kautz T, Pasluosta CF, Barth J, Schülein S, Gassmann KG, Klucken J, Eskofier B
Zeitschrift: IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics
Jahr der Veröffentlichung: 2018
Band: 22
Heftnummer: 2
Seitenbereich: 354 - 362
ISSN: 2168-2194


FAU-Autoren / FAU-Herausgeber

Barth, Jens
Lehrstuhl für Informatik 14 (Maschinelles Lernen und Datenanalytik)
Eskofier, Björn Prof. Dr.
Lehrstuhl für Informatik 14 (Maschinelles Lernen und Datenanalytik)
Hannink, Julius
Lehrstuhl für Informatik 14 (Maschinelles Lernen und Datenanalytik)
Kautz, Thomas
Lehrstuhl für Informatik 14 (Maschinelles Lernen und Datenanalytik)
Klucken, Jochen Prof. Dr.
Medizinische Fakultät
Pasluosta, Cristian Federico
Stiftungs-Juniorprofessur für Sportinformatik (Digital Sports)
Schülein, Samuel
Medizinische Fakultät


Zitierweisen

APA:
Hannink, J., Kautz, T., Pasluosta, C.F., Barth, J., Schülein, S., Gassmann, K.-G.,... Eskofier, B. (2018). Mobile Stride Length Estimation with Deep Convolutional Neural Networks. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 22(2), 354 - 362. https://dx.doi.org/10.1109/JBHI.2017.2679486

MLA:
Hannink, Julius, et al. "Mobile Stride Length Estimation with Deep Convolutional Neural Networks." IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 22.2 (2018): 354 - 362.

BibTeX: 

Zuletzt aktualisiert 2018-17-06 um 22:23