基于空间特征的无线体域网人体姿态识别算法

金驰; 李志军; 孙大洋; 胡封晔

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基于空间特征的无线体域网人体姿态识别算法

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cqvip:针对传统基于图像视频的姿态识别算法中所存在的计算成本高、摄像盲区多、隐私易泄露等问题,提出了一种基于手机加速度与陀螺仪数据的卷积—卷积长短时记忆—注意力(CCLA,convolution-convolutionallong short-termmemory-attention)人体姿态识别算法。使用卷积神经网络对姿态数据进行空间特征提取,采用卷积长短时记忆网络挖掘数据中隐含的时序信息,模拟人脑选择注意力机制构建Attention(注意力)编码器进行更高层次的时空特征提取,以实现对姿态的精准分类。在加州大学欧文分校提出的基于智能手机的人体活动与转换姿态识别数据集上对CCLA算法进行了测试,实现了对12元姿态的分类识别,识别准确率达93.27%。

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来源
《物联网学报》 |2019年第3期|P.70-75|共6页
作者
金驰; 李志军; 孙大洋; 胡封晔;
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作者单位

吉林大学吉林长春130012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无线通信;
关键词
神经网络; 姿态识别; 注意力机制; 无线体域网;

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