基于深度卷积神经网络的人体动作识别

发布时间：2017-06-27 15:00

  本文关键词：基于深度卷积神经网络的人体动作识别，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对人体动作识别问题,提出一种基于智能手机加速传感器数据并运用深度卷积神经网络进行分类识别的方法,可以有效地分类人体的走、坐、躺、跑、站五类动作.该方法模型由输入层、两层卷积层、两层池化层、一层全连接层和输出层组成,使用滑动窗口折叠法将传感器数据变换为类似于三通道的RGB图像格式,自动提取加速传感器数据的特征,对各个动作进行分类,免去了传统方法繁琐的特征提取工程.该方法在Actitracker开源数据库上达到了0.912 6的识别率,验证了该方法的可行性.
【作者单位】： 北京邮电大学网络技术研究院;
【关键词】： 动作识别 卷积神经网络 深度学习 机器学习 加速传感器
【基金】：国家国际科技合作与交流专项资助项目(2013DFE13130)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 随着互联网的发展,智能手机以及可穿戴设备已经十分普及.这些新兴的设备和新的需求都需要对人体的动作进行识别.早期的人体动作识别主要依赖于人体不同部位放置的多个传感器[1],基于智能手机和可穿戴设备,如手环、手表的传感器的人体动作识别已成为主流方法[6-8].传统的机器学

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7 席旭刚;金燕;朱海港;高云园;;基于小波包熵和支持向量机的手部肌电信号动作识别[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集（第五分册）[C];2013年

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5 李拟s，

本文编号：490169