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题名基于小样本和随机化的跨域人体动作泛化识别模型
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作者
胡明
许佳炜
赵立军
王杨
欧阳少雄
后海伦
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机构
芜湖职业技术学院网络工程学院
安徽师范大学计算机与信息学院
长三角哈特机器人产业技术研究院
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第3期849-855,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61871412)
安徽省教育厅自然科学基金重点资助项目(KJ2021A1314)
+1 种基金
安徽省中青年教师培养行动项目(JNFX2023116)
机器视觉检测安徽省重点实验室资助项目(KLMVI-2023-HIT-11)。
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文摘
随着IEEE 802.11bf标准的发布,WiFi感知技术已从学术研究走向工业应用。针对现有人体动作识别在域内能够准确感知,但面对跨域场景时模型识别性能差的问题,提出了一种基于小样本和随机化的跨域人体动作泛化识别模型SSRCD-Fi。首先,使用特征提取器将输入样本映射到向量空间,实现同一动作的样本聚集、不同动作的样本分离;然后针对新的场景域,通过随机化方法和少量被标记样本计算出动作的原型表示;最后,计算查询样本与动作原型之间的距离,从而实现了人体动作的分类。实验结果和分析表明,SSRCD-Fi能够实现鲁棒的跨域人体动作的泛化感知,在不可见的用户和位置上实验准确率分别为92.73%和97.99%。实验代码公开在:https://github.com/4three2one/SSRCD-Fi。
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关键词
人体动作识别
小样本
随机化
跨域泛化感知
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Keywords
human motion recognition
small sample
randomization
cross domain generalization perception
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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