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题名基于多可穿戴传感器的用户人体复杂行为主动识别
被引量：1
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作者
叶彩仙
胥立军
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机构
广州新华学院信息与智能工程学院
广州新华学院人工智能与数据科学系
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出处
《传感器世界》
2024年第2期28-33,共6页
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文摘
文章旨在解决人体复杂行为的主动识别问题,通过对多可穿戴式传感器数据的融合,提高识别准确性并降低识别耗时。为此,设计了一种基于多可穿戴式传感器数据融合的方法。首先,根据用户生理、生化、行为指标设计采集流程;其次,采集用户指标传感数据,将其融合,结果作为卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的输入,构建用户虚拟现实场景;在此场景中,利用自相关系数和循环神经网络提取可识别特征点,并通过全连接层和Softmax函数实现用户行为的分类和识别。实验结果表明,该文方法相较于传统方法,识别耗时更低且准确率更高,F1-score达到了0.986。
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关键词
多可穿戴式
传感器数据融合
用户人体行为
复杂行为
主动识别
识别方法
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Keywords
multi-wearable
sensor data fusion
user human behavior
complex behavior
active identification
identification method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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