基于确定性学习的人体步态识别方法研究

杨飞飞; 陶玉昆; 司文杰

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基于确定性学习理论,提出了一种基于关节角时序数据序列的人体步态识别方法。首先,由人体运动捕捉设备获取关节角时序数据序列,则局部准确的人体步态的内部动力学可通过径向基函数（RBF）网络得到逼近。进一步,证明了逼近误差和相关神经网络（NN）参数的收敛。接下来,通过将NN逼近得到的步态动力学知识存储于常值的RBF网络,可实现人体移动步态特征的有效表达。最后,通过构建步态模式的相似性定义,提出了一种步态时序数据识别的方法,最终可实现准确的步态识别。仿真实验采用类圆规双足机器人验证了所提方法的有效性。

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来源
《控制工程》 |2018年第2期|259-266|共8页
作者
杨飞飞; 陶玉昆; 司文杰;
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作者单位

郑州轻工业学院电气信息工程学院;

华南理工大学机械与汽车工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
确定性学习; 时序数据序列; 关节角; 人体步态识别; 相似性定义;

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