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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>傳感與控制>新型人體行為識別方法研究

      新型人體行為識別方法研究

      2018-01-17 | rar | 1.59 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　基于智能手機內(nèi)置加速度傳感器的人體行為識別是近年來人工智能領域的一個研究熱點，傳統(tǒng)的貝葉斯、極速學習機、決策樹等識別方法都必須先針對加速度傳感器采集數(shù)據(jù)提取時頻域特征，并從大量的時頻特征中進行特征優(yōu)選。采用深度學習中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法（ convolutional neural network，CNN）在大數(shù)據(jù)量與小數(shù)據(jù)量兩種情況下分別進行特征學習，直接讀取智能手機內(nèi)置三軸加速度數(shù)據(jù)，自動提取加速度信號的特征，利用自動提取出來的加速度數(shù)據(jù)特征，結合決策樹算法實現(xiàn)人體行為的分類識別。實驗表明，該識別方法準確率較傳統(tǒng)機器學習方法提高了1. 1% -5. 2%，尤其在大數(shù)據(jù)量下準確率提高更為明顯。

      新型人體行為識別方法研究

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