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题名基于菲涅尔区模型的年龄段识别方法研究
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作者
张炜宁
王春东
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机构
天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室
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出处
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期979-984,共6页
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基金
基于Android的恶意程序检测关键技术研究(15JCYBJC15600)资助项目。
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文摘
基于步态特征的行为识别技术是一种新兴的人机交互技术,在安保监控、图像处理等许多领域正发挥着巨大作用。目前已经提出的各种行为识别的技术手段中,基于商用的WIFI设备的相关技术因其易于部署、设备成本不高、对应用环境要求低等优势而得以广泛应用。现有的步态识别研究只可以识别出人的步态,但无法根据步态识别年龄段。在本文中,探讨了菲涅尔区域理论,提出了一种基于WiFi物理层信息的年龄段识别方法,即利用步态识别年龄段。使用菲涅尔区模型来学习步态特征,首先将动作数据集进行去噪处理来收集信道状态信息(CSI)。然后基于菲涅尔区域模型提取信道相位信息的特征值来描述步态动作,最后利用分类算法实现年龄段识别。实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性,在不同的实验环境中的平均识别准确率达到91.2%。因此,本文提出的系统可以应用于复杂的室内场景,具有广泛的应用前景。
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关键词
模式识别
年龄段识别
菲涅尔区
步态识别
信道状态信息
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Keywords
pattern recognition
age recognition
Fresnel zone
gait recognition
channel state information
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名儿童安全智能门窗的防护系统研发
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作者
王宝旭
杨会玲
何烊波
张刚
周石柱
叶利华
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机构
嘉兴学院数理与信息工程学院
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出处
《电脑知识与技术》
2020年第19期65-66,77,共3页
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基金
浙江省新苗人才计划项目(编号:2019R417037)
国家级大学生创新创业训练计划项目(编号:201910354027)。
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文摘
本文旨在开发一套防范因关窗疏忽导致儿童坠楼危险的窗户智能防护系统,拟采用人脸检测、年龄段识别、单目深度估计等人工智能技术检测儿童靠近窗户并自动关闭来规避危险事件的发生,提升智能家居安全水平。
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关键词
儿童安全
人脸检测
深度学习
年龄段识别
单目测距
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Keywords
Principal Component Analysis
Student
Comprehensive Qualities
Computational Thinking
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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