本文關鍵詞：基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人體動作識別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對人體動作識別問題,提出一種基于智能手機加速傳感器數(shù)據(jù)并運用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行分類識別的方法,可以有效地分類人體的走、坐、躺、跑、站五類動作.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,自動提取加速傳感器數(shù)據(jù)的特征,對各個動作進行分類,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)庫上達到了0.912 6的識別率,驗證了該方法的可行性.
【作者單位】： 北京郵電大學網(wǎng)絡技術研究院;
【關鍵詞】： 動作識別 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 深度學習 機器學習 加速傳感器
【基金】：國家國際科技合作與交流專項資助項目(2013DFE13130)
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,智能手機以及可穿戴設備已經(jīng)十分普及.這些新興的設備和新的需求都需要對人體的動作進行識別.早期的人體動作識別主要依賴于人體不同部位放置的多個傳感器[1],基于智能手機和可穿戴設備,如手環(huán)、手表的傳感器的人體動作識別已成為主流方法[6-8].傳統(tǒng)的機器學

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本文編號：490169