本文關(guān)鍵詞：基于HMM的動(dòng)作識(shí)別結(jié)果可信度計(jì)算方法

  更多相關(guān)文章： 動(dòng)作識(shí)別 隱馬爾可夫模型 混淆率 可信度

【摘要】：針對(duì)當(dāng)前動(dòng)作識(shí)別可信度計(jì)算方法中混淆率高、不適用于遷移學(xué)習(xí)等問(wèn)題,提出一種基于樣本上下文信息的可信度計(jì)算方法(S-HMM,sliding windows hidden Markov model)。該方法使用隱馬爾可夫模型(HMM,hidden Markov model)理論對(duì)識(shí)別結(jié)果序列建模,將樣本所在序列識(shí)別正確的概率作為識(shí)別結(jié)果的可信度,避免了當(dāng)前可信度計(jì)算方法依賴于樣本在特征空間中分布的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)使用真實(shí)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真,結(jié)果表明,與現(xiàn)有方法相比,該方法可將可信度混淆率降低37%左右。
【作者單位】： 南開(kāi)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 動(dòng)作識(shí)別 隱馬爾可夫模型 混淆率 可信度
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(No.20120031110035) 天津市重大科技專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(No.13ZCZDGX01098)~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言1.1研究意義近年來(lái),基于運(yùn)動(dòng)傳感器的人體動(dòng)作識(shí)別[1,2]成為學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的研究熱點(diǎn)。研究者通過(guò)加速計(jì)、陀螺儀等傳感器采集人體的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),并利用這些數(shù)據(jù)識(shí)別用戶諸如走路、上樓梯、下樓梯等動(dòng)作。該研究成果被廣泛應(yīng)用于健康監(jiān)控[3]、慣性導(dǎo)航[4]、用戶行為跟蹤[5]

【相似文獻(xiàn)】

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1 疏影;國(guó)外博物館如何玩轉(zhuǎn)3D技術(shù)[N];中國(guó)文化報(bào);2013年

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本文編號(hào)：718143