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题名基于压缩稀疏融合的动作识别方法
被引量:5
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作者
于宗泽
方勇
李兆元
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机构
上海大学通信与信息工程学院
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出处
《电子测量技术》
2016年第11期155-159,172,共6页
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基金
上海市科委国际合作项目(13510721100)
国家自然科学基金(61271213)
教育部博士点基金(20133108110014)资助项目
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文摘
在无线体域网动作识别中,稀疏分类识别阶段待测向量稀疏表示系数的计算复杂度是影响其实时性的一个关键因素。提出一种基于压缩稀疏融合的动作识别方法,首先,对各对象动作矩阵进行训练;然后,通过稀疏融合得到融合稀疏向量;最后,将其重构后与待测动作向量做残差处理,比较残差,得到识别结果。该方法在识别阶段勿需对待测向量求解稀疏表示系数,使识别阶段算法的复杂度降低一半,实时性得到提高。实验结果表明,在降低复杂度的同时,本方法能对8种不同的人体动作进行有效识别。使用基追踪(BP)算法时,识别率与传统方法持平;使用正交匹配追踪(OMP)算法时,识别率比传统方法效果好。
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关键词
无线体域网
识别阶段复杂度
压缩稀疏融合
动作识别
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Keywords
wireless body area networks
complexity during recognition phase
compressed sparse fusion
activity recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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