Scriptiebank is een vrij toegankelijke online databank. Deze bevat alle artikels en full text scripties van deelnemende bachelors en masters aan de Vlaamse Scriptieprijs.

Predicted Motion Pressure - Using Machine Learning Algorithms to Metricize Pressure Created by Defensive Linemen in the NFL, as well as to Predict Their Motion to Evaluate the Players Performance and to Increase the Players Safety

Christopher Patzanovsky
Data analytics has been a major part in American football to allow for evaluation of both player and team performances, with a significant amount of data being readily available. Here, a more in-depth analysis in the area of pass rushing and pass blocking will be done by using K-Nearest Neighbor (KNN) machine learning models to find a more precise metric of determining pressure created by the pass rush. Additionally, KNN would be used to predict the motion of a pass rusher, which would then be used to predict pressure created in that new location, allowing for the creation of an entirely new metric, by comparing the true pressure with the predicted one. An extensive analysis with these new metrics would then be conducted, giving American football players and coaches new insights into player and team performances, which can be used to improve the quality of the game, by the means of performance, while at the same time creating new ways of focusing on the safety of the Quarterback. Finally, a dashboard was build on an HTML-based webpage, visualizing the new metrics for a better understanding of its concepts.

Game Based Learning

Eline Stuer Eline Stuer Amber Hermans Xamira Haeck Ine Hapers Evelien Hermans
In ons onderzoek gingen we na wat leerkrachten nodig hebben om game-based learning in te zetten in de klas.
We kwamen hieraan tegemoet door hen gebruiksklare sjablonen aan te bieden.

Deep Learning-Based Classification of Wildlife Camera Footage

Laurens Le Jeune Sven Baerten
Om biodiversiteitsonderzoek te bevorderen, hebben we convolutioneel neurale netwerken gebruikt om dieren op foto's te automatisch te identificeren. Hiernaast kunnen we metagegevens van een foto berekenen. Op beide taken halen we een grote nauwkeurigheid.

Brein-computer interfaces met machinaal leren: dataselectie voor overdracht van informatie in ingebeelde beweging

Bjorn Vuylsteker
Een brein-computer interface (BCI) is een input-output systeem dat ervoor zorgt dat de gebruiker
een bepaald computersysteem kan aansturen via zijn hersenen. Dit systeem is echter heel
persoonsgebonden, waardoor de gebruiker een lange kalibratietijd moet doorgaan van 20 tot 30
minuten. Daar dit veel concentratie en tijd van de gebruiker vergt, is dit niet gewenst. In deze thesis wordt een methode voorgesteld om deze langdurige kalibratietijd te verminderen met behoud van een hoge accuraatheid.