【摘 要】
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随着人工智能的发展和可穿戴传感器设备的普及,基于传感器数据的人体活动识别(human activityrecognition,简称HAR)得到了广泛关注,且具有巨大的应用价值.抽取良好判别力的特
【机 构】
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东北大学计算机科学与工程学院,北京理工大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872072,U1401256,61173030,61732003)~~
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随着人工智能的发展和可穿戴传感器设备的普及,基于传感器数据的人体活动识别(human activityrecognition,简称HAR)得到了广泛关注,且具有巨大的应用价值.抽取良好判别力的特征,是提高HAR 准确率的关键因素.利用卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)无需领域知识抽取原始数据良好特征的特点,针对现有基于传感器的HAR 忽略三轴向传感器单一轴向多位置数据空间依赖性的不足,提出了两种动作图片构建方法T-2D 和M-2D,构建多位置单轴传感器动
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