基于卷积神经网络的人体步态识别算法研究

陈法权; 樊军

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基于卷积神经网络的人体步态识别算法研究

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针对人体步态识别准确率不高且需要手动提取信号特征的问题, 采用卷积神经网络 ( CNN) 自动提取传感器信号特征, 对行走、上下楼和上下坡5种步态模式进行识别.搭建惯性传感器系统, 采集人体的运动信息; 针对该数据特点设计了一个4层的CNN模型用于自动提取信号特征和动作分类; 利用检测的数据验证了所提方法的可行性, 与传统的"人工特征+支持向量机 (SVM) "的识别方法进行对比试验.实验结果表明: 所提出的识别方法可以准确地识别运动步态,平均识别率达到91. 5%, 识别效果优于传统方案.

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来源
《机床与液压》 |2020年第19期|161-164|共4页
作者
陈法权; 樊军;
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作者单位

新疆大学机械工程学院新疆乌鲁木齐 830047;

新疆大学机械工程学院新疆乌鲁木齐 830047;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
卷积神经网络; 特征提取; 步态识别; 惯性传感器;

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