本文關(guān)鍵詞：基于壓縮稀疏融合的動(dòng)作識(shí)別方法

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【摘要】：在無線體域網(wǎng)動(dòng)作識(shí)別中,稀疏分類識(shí)別階段待測(cè)向量稀疏表示系數(shù)的計(jì)算復(fù)雜度是影響其實(shí)時(shí)性的一個(gè)關(guān)鍵因素。提出一種基于壓縮稀疏融合的動(dòng)作識(shí)別方法,首先,對(duì)各對(duì)象動(dòng)作矩陣進(jìn)行訓(xùn)練;然后,通過稀疏融合得到融合稀疏向量;最后,將其重構(gòu)后與待測(cè)動(dòng)作向量做殘差處理,比較殘差,得到識(shí)別結(jié)果。該方法在識(shí)別階段勿需對(duì)待測(cè)向量求解稀疏表示系數(shù),使識(shí)別階段算法的復(fù)雜度降低一半,實(shí)時(shí)性得到提高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在降低復(fù)雜度的同時(shí),本方法能對(duì)8種不同的人體動(dòng)作進(jìn)行有效識(shí)別。使用基追蹤(BP)算法時(shí),識(shí)別率與傳統(tǒng)方法持平;使用正交匹配追蹤(OMP)算法時(shí),識(shí)別率比傳統(tǒng)方法效果好。
【作者單位】： 上海大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 無線體域網(wǎng) 識(shí)別階段復(fù)雜度 壓縮稀疏融合 動(dòng)作識(shí)別
【基金】：上海市科委國(guó)際合作項(xiàng)目(13510721100) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61271213) 教育部博士點(diǎn)基金(20133108110014)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP212.9;TP391.41
【正文快照】： 1引言在無線體域網(wǎng)(wireless body area networks,WBAN)中,基于慣性傳感器的人體動(dòng)作識(shí)別是一個(gè)重要的研究?jī)?nèi)容和應(yīng)用方向。目前的研究從識(shí)別分類方法上主要可以分為兩大類。一類是通過模式識(shí)別的方法來對(duì)人體動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別,如支持向量機(jī)[1]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]、K近鄰[3]、決策

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本文編號(hào)：944444