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采用运动传感器的人体运动识别深度模型
被引量:
9
1
作者
滕千礼
A.ESMAEILI KELISHOMI
蔡忠闽
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期60-66,145,共8页
针对传统机器学习方法在采用运动传感器数据的人体运动识别领域中识别效果严重依赖人工特征且准确率受限的问题,提出一种改进的卷积网络与双层长短期记忆网络的深层混合(VGGLSTM)模型以实现特征自提取并进行运动识别。该模型结合传感器...
针对传统机器学习方法在采用运动传感器数据的人体运动识别领域中识别效果严重依赖人工特征且准确率受限的问题,提出一种改进的卷积网络与双层长短期记忆网络的深层混合(VGGLSTM)模型以实现特征自提取并进行运动识别。该模型结合传感器数据层状、时序的结构特点,将多维传感器数据类比于图像的RGB矩阵进行适应性处理;由一维串联卷积网络与双层长短期记忆网络复合而成。实验结果表明,在开源的人体运动识别(HAR)数据集和无线传感器信息控掘(WISDM)数据集上采用该模型的人体运动识别方法的平均准确率分别达到了97.17%和96.53%,该模型可以有效避免复杂的特征工程,在人体运动识别问题中具有很好的准确性和适应性。
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关键词
运动传感器
人体运动识别
特征自提取
深层混合模型
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职称材料
题名
采用运动传感器的人体运动识别深度模型
被引量:
9
1
作者
滕千礼
A.ESMAEILI KELISHOMI
蔡忠闽
机构
西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室
西安交通大学电子与信息工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期60-66,145,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(1772415).
文摘
针对传统机器学习方法在采用运动传感器数据的人体运动识别领域中识别效果严重依赖人工特征且准确率受限的问题,提出一种改进的卷积网络与双层长短期记忆网络的深层混合(VGGLSTM)模型以实现特征自提取并进行运动识别。该模型结合传感器数据层状、时序的结构特点,将多维传感器数据类比于图像的RGB矩阵进行适应性处理;由一维串联卷积网络与双层长短期记忆网络复合而成。实验结果表明,在开源的人体运动识别(HAR)数据集和无线传感器信息控掘(WISDM)数据集上采用该模型的人体运动识别方法的平均准确率分别达到了97.17%和96.53%,该模型可以有效避免复杂的特征工程,在人体运动识别问题中具有很好的准确性和适应性。
关键词
运动传感器
人体运动识别
特征自提取
深层混合模型
Keywords
motion sensor
human activity recognition
automatic features extraction
deephybrid model
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用运动传感器的人体运动识别深度模型
滕千礼
A.ESMAEILI KELISHOMI
蔡忠闽
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
9
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