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提出一种CNN-LSTMs混合深度学习模型,通过可穿戴式设备获取人体行为感知数据进行人体行为识别。该方法通过CNN网络对原始数据进行特征提取,利用LSTMs网络获取特征在时间轴上的依赖关系,并实现特征融合,最后送入softmax层进行分类。实验表明,该方法可有效识别日常生活中的六种常见动作。
基于CNN-LSTMs混合模型的人体行为识别方法
【摘 要】
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提出一种CNN-LSTMs混合深度学习模型,通过可穿戴式设备获取人体行为感知数据进行人体行为识别。该方法通过CNN网络对原始数据进行特征提取,利用LSTMs网络获取特征在时间轴上
【机 构】
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山东管理学院机电学院,不详
【出 处】
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信息技术与信息化
【发表日期】
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2019年4期
【基金项目】
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山东省安全生产科技发展计划项目(2017GJ-G-002)资助;山东省高等学校公共安全管理技术重点实验室(山东管理学院)支持
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