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基于小样本人体运动行为识别的孪生网络算法
1
作者
姚明辉
王悦燕
+2 位作者
吴启亮
牛燕
王聪
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第3期504-511,共8页
为了使用更少传感器实现更高精度的人体运动行为识别,提出基于DSC-BiGRU-Att孪生网络的方法,旨在使用加速度传感器通过深度学习网络模型,实现对人体运动行为的准确识别.基于人体运动行为多分类任务目标,以孪生网络为基本框架,将预处理...
为了使用更少传感器实现更高精度的人体运动行为识别,提出基于DSC-BiGRU-Att孪生网络的方法,旨在使用加速度传感器通过深度学习网络模型,实现对人体运动行为的准确识别.基于人体运动行为多分类任务目标,以孪生网络为基本框架,将预处理后的加速度传感器数据样本对输入孪生网络.孪生网络由2个结构相同、参数共享的深度可分离网络(DSC)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Att)组成.深度可分离卷积网络提取运动行为信号中的空间特征,双向门控单元提取信号中的时间特征,引入注意力机制对提取的特征进行强化,最终实现人体运动行为的识别.利用真实的数据集对所提出的DSC-BiGRU-Att孪生网络进行验证.实验结果表明,所提出的算法在样本量较少的情况下取得了较好的行为识别结果,改模型在自采集加速度数据集上的准确率为98.89%.
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关键词
深度学习
人体
运动行为识别
注意力机制
深度可分离卷积
孪生网络
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职称材料
基于图像识别的中老年人下肢动作运动参数提取方法研究
被引量：
3
2
作者
任彦军
黄丽敏
《现代电子技术》
北大核心
2018年第1期71-75,80,共6页
针对传统的运动参数提取方法一直存在提取误差大、耗时长的问题,提出基于图像识别技术的中老年人下肢动作运动图像参数提取方法,使人体运动行为识别能力得到提升。首先,结合中老年人下肢运动速度特征和三维运动形状的时空梯度自相关特征...
针对传统的运动参数提取方法一直存在提取误差大、耗时长的问题,提出基于图像识别技术的中老年人下肢动作运动图像参数提取方法,使人体运动行为识别能力得到提升。首先,结合中老年人下肢运动速度特征和三维运动形状的时空梯度自相关特征,计算出边缘梯度方向空间分布与梯度之间的自相关性,将时空自相关特征与视频运动特征相结合,使特征识别具备相应的数据条件;其次,人体下肢动作的视频图像数据是典型的时间序列数据,因此,基于人体骨架局部特征,利用训练数据能够构造完备字典,完成数据编码,运用时域金字塔匹配法对编码后的向量进行下肢动作运动图像特征参数提取与识别。实验结果证明,利用基于图像识别技术对中老年人下肢动作运动图像参数实现了准确有效的提取。
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关键词
图像
识别
下肢动作
自相关性
运动行为识别
时域金字塔匹配法
参数提取
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职称材料
题名
基于小样本人体运动行为识别的孪生网络算法
1
作者
姚明辉
王悦燕
吴启亮
牛燕
王聪
机构
天津工业大学航空航天学院
天津工业大学人工智能学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第3期504-511,共8页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(12232014).
文摘
为了使用更少传感器实现更高精度的人体运动行为识别,提出基于DSC-BiGRU-Att孪生网络的方法,旨在使用加速度传感器通过深度学习网络模型,实现对人体运动行为的准确识别.基于人体运动行为多分类任务目标,以孪生网络为基本框架,将预处理后的加速度传感器数据样本对输入孪生网络.孪生网络由2个结构相同、参数共享的深度可分离网络(DSC)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Att)组成.深度可分离卷积网络提取运动行为信号中的空间特征,双向门控单元提取信号中的时间特征,引入注意力机制对提取的特征进行强化,最终实现人体运动行为的识别.利用真实的数据集对所提出的DSC-BiGRU-Att孪生网络进行验证.实验结果表明,所提出的算法在样本量较少的情况下取得了较好的行为识别结果,改模型在自采集加速度数据集上的准确率为98.89%.
关键词
深度学习
人体
运动行为识别
注意力机制
深度可分离卷积
孪生网络
Keywords
deep learning
human motion behavior recognition
attention mechanism
deep separa-ble convolution
Siamese networks
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于图像识别的中老年人下肢动作运动参数提取方法研究
被引量：
3
2
作者
任彦军
黄丽敏
机构
哈尔滨学院体育学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第1期71-75,80,共6页
基金
基金项目:人口老龄化背景下老年人体育健康促进研究(16TYB02)~~
文摘
针对传统的运动参数提取方法一直存在提取误差大、耗时长的问题,提出基于图像识别技术的中老年人下肢动作运动图像参数提取方法,使人体运动行为识别能力得到提升。首先,结合中老年人下肢运动速度特征和三维运动形状的时空梯度自相关特征,计算出边缘梯度方向空间分布与梯度之间的自相关性,将时空自相关特征与视频运动特征相结合,使特征识别具备相应的数据条件;其次,人体下肢动作的视频图像数据是典型的时间序列数据,因此,基于人体骨架局部特征,利用训练数据能够构造完备字典,完成数据编码,运用时域金字塔匹配法对编码后的向量进行下肢动作运动图像特征参数提取与识别。实验结果证明,利用基于图像识别技术对中老年人下肢动作运动图像参数实现了准确有效的提取。
关键词
图像
识别
下肢动作
自相关性
运动行为识别
时域金字塔匹配法
参数提取
Keywords
image recognition
lower limbs movement
autocorrelation
motion behavior recognition
time domain pyramid matching method
parameter extraction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小样本人体运动行为识别的孪生网络算法
姚明辉
王悦燕
吴启亮
牛燕
王聪
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于图像识别的中老年人下肢动作运动参数提取方法研究
任彦军
黄丽敏
《现代电子技术》
北大核心
2018
3
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职称材料
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