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题名基于BSN识别双人交互动作方法的研究
被引量：3
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作者
陈野
王哲龙
武东辉
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机构
大连理工大学控制科学与工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第13期1-5,20,共6页
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基金
国家高技术研究发展计划(863)(No.2012AA04150502)
国家自然科学基金(No.61174027)
+2 种基金
国家科技支撑计划项目(No.2012BAK15B05-03
No.2013BAK03B01)
辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划(No.LJQ2012005)
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文摘
基于体感网对人体动作进行识别的很多研究都是针对单人动作,很少有研究讨论双人交互动作的识别。针对双人交互动作中两人肢体行为的特点,提出了一种隐马尔可夫模型和马尔可夫逻辑网相结合的方法。其中,单人原子行为通过建立隐马尔可夫模型来进行识别,在两人交互行为的语义建模中,建立一阶逻辑知识库,并通过训练马尔可夫逻辑网来最终实现两人交互行为的决策。实验结果表明,与基于特征层数据融合的一些方法相比,该方法获得了更高的识别精度,能够有效地识别出双人交互动作。
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关键词
体感网
双人交互动作
隐马尔可夫模型
数据融合
一阶逻辑
马尔可夫逻辑网
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Keywords
body Sensor Networks （BSN）
two-body interactive activities
Hidden Markov Model （HMM）
data fusion
first-order logic
Markov Logic Network（MLC）
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分类号
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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