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基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型
被引量：
3
1
作者
吴建宁
林秋婷
伍滨
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期641-649,共9页
针对小样本人体动作数据分类泛化性能差等问题,提出一种基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型。该模型有效利用核函数,融合核主成分分析与相关向量机,在高维特征空间挖掘更多蕴含人体动作差异信息的非线性特征,提升相关向...
针对小样本人体动作数据分类泛化性能差等问题,提出一种基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型。该模型有效利用核函数,融合核主成分分析与相关向量机,在高维特征空间挖掘更多蕴含人体动作差异信息的非线性特征,提升相关向量机准确表征人体动作差异稀疏分布的学习性能,提高小样本人体动作数据分类泛化性能。选用美国加利福尼亚州大学公开的可穿戴人体动作数据库UCI-HAR中所有30名受试者,共6类动作模式、10299个样本数据,采用十次交叉验证训练测试方法,评价所提出模型的有效性。结果表明,仅需约10个相关向量,分类准确率可达96%,分别高于基于核主成分分析的支持向量机和CNN-LSTM深度学习模型的分类准确率约5.4%和3.6%,有效提高小样本动作数据分类泛化性能,为准确鉴别人体动作变化提供一个新的思路和方法。
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关键词
人体动作分类
核主成分分析
相关向量机
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职称材料
题名
基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型
被引量：
3
1
作者
吴建宁
林秋婷
伍滨
机构
福建师范大学
计算机与网络空间安全学院
福建师范大学
数学与统计学院
福建师范大学校医院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期641-649,共9页
基金
国家自然科学基金(82072043)
福建省自然科学基金(2020J01163)。
文摘
针对小样本人体动作数据分类泛化性能差等问题,提出一种基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型。该模型有效利用核函数,融合核主成分分析与相关向量机,在高维特征空间挖掘更多蕴含人体动作差异信息的非线性特征,提升相关向量机准确表征人体动作差异稀疏分布的学习性能,提高小样本人体动作数据分类泛化性能。选用美国加利福尼亚州大学公开的可穿戴人体动作数据库UCI-HAR中所有30名受试者,共6类动作模式、10299个样本数据,采用十次交叉验证训练测试方法,评价所提出模型的有效性。结果表明,仅需约10个相关向量,分类准确率可达96%,分别高于基于核主成分分析的支持向量机和CNN-LSTM深度学习模型的分类准确率约5.4%和3.6%,有效提高小样本动作数据分类泛化性能,为准确鉴别人体动作变化提供一个新的思路和方法。
关键词
人体动作分类
核主成分分析
相关向量机
Keywords
human activity classification
kernel principal component analysis
relevance vector machine
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型
吴建宁
林秋婷
伍滨
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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