本文關(guān)鍵詞：基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體動(dòng)作識(shí)別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)人體動(dòng)作識(shí)別問題,提出一種基于智能手機(jī)加速傳感器數(shù)據(jù)并運(yùn)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類識(shí)別的方法,可以有效地分類人體的走、坐、躺、跑、站五類動(dòng)作.該方法模型由輸入層、兩層卷積層、兩層池化層、一層全連接層和輸出層組成,使用滑動(dòng)窗口折疊法將傳感器數(shù)據(jù)變換為類似于三通道的RGB圖像格式,自動(dòng)提取加速傳感器數(shù)據(jù)的特征,對(duì)各個(gè)動(dòng)作進(jìn)行分類,免去了傳統(tǒng)方法繁瑣的特征提取工程.該方法在Actitracker開源數(shù)據(jù)庫(kù)上達(dá)到了0.912 6的識(shí)別率,驗(yàn)證了該方法的可行性.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 動(dòng)作識(shí)別 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí) 加速傳感器
【基金】：國(guó)家國(guó)際科技合作與交流專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2013DFE13130)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,智能手機(jī)以及可穿戴設(shè)備已經(jīng)十分普及.這些新興的設(shè)備和新的需求都需要對(duì)人體的動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別.早期的人體動(dòng)作識(shí)別主要依賴于人體不同部位放置的多個(gè)傳感器[1],基于智能手機(jī)和可穿戴設(shè)備,如手環(huán)、手表的傳感器的人體動(dòng)作識(shí)別已成為主流方法[6-8].傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)

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本文編號(hào)：490169