人类活动识别相关论文
对人类进行的身体活动的自动识别称为人类活动识别（HAR）。有多种技术可以测量身体活动期间的这些运动特征,例如惯性测量单元（IMU）。IMU......
随着深度学习的高速发展,神经网络模型的结构越来越复杂,往往需要大量训练数据帮助模型学习。在实际应用中,复杂任务场景下的数据......
基于惯性传感器的人类活动识别一直以来都是研究热点,近年来,随着计算机技术、微电子技术和集成电路的不断发展,传感器在体积、计......
基于惯性传感器的人类活动识别一直以来都是研究热点,大多数的研究都是基于单个动作的分类识别,面对日常生活中具有多个运动状态且......
随着智能手机的发展,手机上的传感器越来越多,可以通过使用算法分析手机传感器中的数据,建立模型,识别出人类日常活动[1]。因此提......
随着现代生活节奏的加快,年轻人由于学业压力或工作压力的增加而越来越忽视自身的健康,同时年轻人的压力过大使他们没有很多的时间......
人类活动识别是计算机视觉领域中一个热门的研究主题。许多应用如人机交互、智能视频监控、运动视频分析、病人监护系统、智能家居......
阿尔茨海默氏病是当今许多人中最常见的痴呆类型。痴呆症患者会健忘或记忆力减退,这可能会影响他们的日常活动。祈祷是穆斯林每天......
基于传感器的人类活动识别是指对受试者在活动时产生的加速度、角速度等数据进行采集和分析,还原受试者实际所做动作的一类识别分......
多变量时间序列(Multivariate Time Series)是在每一个时间步上都有多个变量值的时间序列。多变量时间序列分类作为多变量时序数据......
为了实现对智能家居中人类日常生活活动（ADLS）的识别,将使用径向基函数RBF神经网络来进行人类活动的识别.并使用志愿者在智能家居试......
针对人类活动识别中存在的检测不确定问题，改进了马尔可夫逻辑网络（MLN）中势函数的计算方法。即软化一阶逻辑中关系运算符，使特征函数......
智能手机越来越丰富的传感器配置,使得在移动平台上进行人类活动识别越来越普遍和直接。近年来随着生活水平的提高,对于应用到医疗......
由于互联网和智能移动设备的快速发展,在过去的二十年间产生了大量的数据,其中以视频为代表的多媒体数据占据了这些数据的绝大部分......
针对目前人体活动类别识别准确率偏低的问题,提出一种支持向量机(SVM)与情景分析(人体运动状态转换的实际逻辑或统计模型)相结合的......
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随着社会的不断发展,人工智能越来越深入的融入到人们的生活,而人工智能的一个应用智能家居大大提高了人们的生活水平。智能家居中......
人类活动识别(HAR)任务传统上使用人工提取的特征和一些浅层机器学习模型,但该方法限制较多。利用深度神经网络自动提取特征的能力......
随着人类对人工智能的不断憧憬,人类活动识别领域的研究不断得到认可。在活动识别研究发展的道路上,并存着很多挑战,如活动识别系......
