基于HMM的动作识别结果可信度计算方法

发布时间：2017-08-22 08:34

  本文关键词：基于HMM的动作识别结果可信度计算方法

  更多相关文章： 动作识别 隐马尔可夫模型 混淆率 可信度

【摘要】：针对当前动作识别可信度计算方法中混淆率高、不适用于迁移学习等问题,提出一种基于样本上下文信息的可信度计算方法(S-HMM,sliding windows hidden Markov model)。该方法使用隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)理论对识别结果序列建模,将样本所在序列识别正确的概率作为识别结果的可信度,避免了当前可信度计算方法依赖于样本在特征空间中分布的问题。实验使用真实场景中的数据进行仿真,结果表明,与现有方法相比,该方法可将可信度混淆率降低37%左右。
【作者单位】： 南开大学计算机与控制工程学院;
【关键词】： 动作识别 隐马尔可夫模型 混淆率 可信度
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(No.20120031110035) 天津市重大科技专项基金资助项目(No.13ZCZDGX01098)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言1.1研究意义近年来,基于运动传感器的人体动作识别[1,2]成为学术界与工业界的研究热点。研究者通过加速计、陀螺仪等传感器采集人体的运动数据,并利用这些数据识别用户诸如走路、上楼梯、下楼梯等动作。该研究成果被广泛应用于健康监控[3]、惯性导航[4]、用户行为跟踪[5]

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本文编号：718143