【摘 要】
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为提高智能手机对人体运动状态识别的准确率,提出一种基于并联卷积神经网络(PCNN)的深度识别方法.首先,使用三维数据矩阵规范传感器数据输入格式;其次,使用2个PCNN分别对人体
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院; 池州学院数学与计算机学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(61602382);陕西省创新团队基金项目(2018TD-026);安徽省高校自然科学研究资助项目(KJ2015A290,KJ2017A579)
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为提高智能手机对人体运动状态识别的准确率,提出一种基于并联卷积神经网络(PCNN)的深度识别方法.首先,使用三维数据矩阵规范传感器数据输入格式;其次,使用2个PCNN分别对人体运动的加速度传感器和陀螺仪数据进行卷积和池化操作,实现部分权重共享;最后,在全连接层对两组卷积神经网络进行合并,并使用softmax函数对人体运动状态进行分类.实验结果表明,采用该方法可以从传感器原始数据中提取人体运动状态的深层特征,与传统的机器学习方法相比较,提高了运动状态的识别率.
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