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一种优化动作特征表示的动作姿态评测模型 预览
1
作者 王婧 谷林 《西安工程大学学报》 CAS 2019年第5期562-567,共6页
运用传统的动作表示方法对动作特征进行表示,存在动作识别精度和识别效率较低的问题。为此提出一种优化的动作特征表示方法,即将动作整体特征与动作局部特征相融合,对动作特征进行全面的表示。动作整体特征采用传统人体姿态矩阵表示,动... 运用传统的动作表示方法对动作特征进行表示,存在动作识别精度和识别效率较低的问题。为此提出一种优化的动作特征表示方法,即将动作整体特征与动作局部特征相融合,对动作特征进行全面的表示。动作整体特征采用传统人体姿态矩阵表示,动作局部特征采用人体骨骼关节点的旋转量表示。利用神经网络训练动作姿态符合度的网络模型,并依据网络模型输出的动作符合度,实现对动作姿态评测。实验表明,优化的动作表示方法,相较于传统的动作表示方法识别精度提高4.643%,具有较高的识别精度和识别效率。 展开更多
关键词 动作特征表示 特征提取 KINECT 人体动作识别 动作符合度
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基于场景理解的人体动作识别模型 预览
2
作者 张嘉祺 赵晓丽 张翔 《计算机测量与控制》 2019年第3期155-158,163共5页
为了满足在复杂环境下对人体动作识别的需求,提出了一种基于场景理解的双流网络识别结构;将场景信息作为辅助信息加入了人体动作识别网络结构中,改善识别网络的识别准确率;对场景识别网络与人体动作识别网络不同的融合方式进行研究,确... 为了满足在复杂环境下对人体动作识别的需求,提出了一种基于场景理解的双流网络识别结构;将场景信息作为辅助信息加入了人体动作识别网络结构中,改善识别网络的识别准确率;对场景识别网络与人体动作识别网络不同的融合方式进行研究,确定了网络最佳识别结构;通过分析不同参数对识别准确率的影响,最终确定了双流网络的所有结构参数,设计并训练完成了双流网络结构;通过在UCF50,UCF101等公开数据集上实验,分别取得了95%,93%的准确率,高于典型的识别网络结果;对其他一些典型识别网络加入同样场景信息进行了研究,其实验结果证明了此方法可以有效改善识别准确率。 展开更多
关键词 双流网络结构 场景识别 人体动作识别
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基于时空双流融合网络与AM-Softmax的动作识别
3
作者 马翠红 王毅 毛志强 《网络安全技术与应用》 2019年第11期47-50,共4页
针对视频序列中人体动作类内差异大、类间差异小、识别准确率不高的问题,本文提出了一种基于时空双流融合网络与加性余量Softmax(AM-Softmax)的人体动作识别模型.该模型首先以双流融合卷积神经网络分别提取视频序列中的空间流表观特征... 针对视频序列中人体动作类内差异大、类间差异小、识别准确率不高的问题,本文提出了一种基于时空双流融合网络与加性余量Softmax(AM-Softmax)的人体动作识别模型.该模型首先以双流融合卷积神经网络分别提取视频序列中的空间流表观特征和时间流运动特征,且在卷积层以单向时空连接方式进行时空特征关联性学习;然后融合双流卷积结构提取的全连接层时空特征;最后利用AM-Softmax对各类动作的时空融合特征进行深度验证,从而实现人体动作的分类和识别.在人体动作数据集KTH上的实验结果表明,该模型能够很好地最大化类间距离、最小化类内距离,且识别准确率可达97.5%,具有很好的识别效果. 展开更多
关键词 双流卷积网络 AM-Softmax 时空特征 人体动作识别
基于PCA和DCT的雷达人体动作识别 预览
4
作者 蒋留兵 周小龙 车俐 《雷达科学与技术》 北大核心 2019年第3期271-279,共9页
无载波超宽带雷达人体动作识别系统的关键优势在于无载波超宽带雷达具有极高的分辨率,能够捕获人体的细微动作变化,并且对于室内复杂环境具有很强的抗干扰能力。但是由于无载波超宽带雷达信号不含载波信息,本身能量集中于极窄的波形内,... 无载波超宽带雷达人体动作识别系统的关键优势在于无载波超宽带雷达具有极高的分辨率,能够捕获人体的细微动作变化,并且对于室内复杂环境具有很强的抗干扰能力。但是由于无载波超宽带雷达信号不含载波信息,本身能量集中于极窄的波形内,并且发射信号与回波相关性弱,因此传统的提取信号特征的方法不再适用。针对这一问题,首次搭建无载波超宽带雷达人体动作识别系统,并提出一种新颖的基于主成分分析法(PCA)和离散余弦变换(DCT)相结合的无载波超宽带雷达人体动作识别方法,同时利用改进的网格搜索算法优化支持向量机的参数并验证该方法的优越性。最后,基于实测数据在Matlab平台上进行仿真,对实测的10种不同类型的人体动作进行分类识别,实验结果显示,该方法具有很高的识别率,针对不同的方案识别率均能达到99%以上,对小训练样本具有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 无载波超宽带雷达 人体动作识别 主成分分析法 离散余弦变换
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一种基于Kinect与SVM的人体动作识别算法 预览
5
作者 刘芬 吴志攀 《现代计算机》 2019年第18期55-58,共4页
目前,传统的人机交互已经不能满足人们的需求,一种倾向于更加自然化、便捷化的人机交互方式――人体动作识别,具有重要的研究意义。提出一种基于Kinect与SVM的人体动作识别算法,先采用Kinect传感器对人体动作进行捕捉生成深度图像,经处... 目前,传统的人机交互已经不能满足人们的需求,一种倾向于更加自然化、便捷化的人机交互方式――人体动作识别,具有重要的研究意义。提出一种基于Kinect与SVM的人体动作识别算法,先采用Kinect传感器对人体动作进行捕捉生成深度图像,经处理建立三维人体模型,提取出其运动向量的夹角和模比值作为特征值,最后使用SVM对该特征值进行人体动作分类识别。采用UCF101数据集和MATLAB程序对人体动作识别的整个过程进行验证,该算法具有很高的鲁棒性和识别率。 展开更多
关键词 人体动作识别 支持向量机 特征提取
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基于无线体域网的人体日常行为检测方法 预览 被引量:1
6
作者 左静 刘晨 +2 位作者 胡春玲 周伟绩 彭森 《工业控制计算机》 2019年第1期56-57,共2页
基于无线体域网的人体日常行为检测是老年人健康监护中的一个重要内容,为了提高系统检测结果的准确性,提出一种基于信号融合的日常行为检测方法:首先将电极片放置于受试者下肢特定的4块肌肉处,右脚穿戴特制的压力鞋,同时采集受试者6种... 基于无线体域网的人体日常行为检测是老年人健康监护中的一个重要内容,为了提高系统检测结果的准确性,提出一种基于信号融合的日常行为检测方法:首先将电极片放置于受试者下肢特定的4块肌肉处,右脚穿戴特制的压力鞋,同时采集受试者6种日常动作时的表面肌电信号和足底压力信号,然后分别提取两种信号有效段的特征,最后将两类特征组合成混合向量,输入支持向量机。实验结果显示,采用该方法对6种动作的平均识别率为91.7%,大大高于采用一种源信号的识别方法。 展开更多
关键词 表面肌电信号 足底压力信号 支持向量机 人体动作识别
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基于RGB-D图像特征的人体行为识别 预览
7
作者 唐超 王文剑 +2 位作者 张琛 彭华 李伟 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2019年第10期901-908,共8页
针对现有的多模态特征融合方法不能有效度量不同特征的贡献度的问题,文中提出基于RGB-深度(RGB-D)图像特征的人体动作识别方法.首先获取基于RGB模态信息的方向梯度直方图特征、基于深度图像模态信息的时空兴趣点特征和基于关节模态信息... 针对现有的多模态特征融合方法不能有效度量不同特征的贡献度的问题,文中提出基于RGB-深度(RGB-D)图像特征的人体动作识别方法.首先获取基于RGB模态信息的方向梯度直方图特征、基于深度图像模态信息的时空兴趣点特征和基于关节模态信息的人体关节点位置特征,分别表征人体动作.采用不同距离度量公式的最近邻分类器对这3种不同模态特征表示的预测样本进行集成决策分类.在公开数据集上的实验表明,文中方法具有简单、快速,高效的特点. 展开更多
关键词 人体动作识别 RGB-深度 多学习器 多模态特征 最近邻分类器
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基于空间骨架时序图的舞蹈特定动作识别方法 预览
8
作者 毕雪超 《信息技术》 2019年第11期16-19,23共5页
随着机器视觉技术的发展,人体动作识别逐渐成为热门的研究方向,但其在舞蹈动作识别领域的应用研究则处于起步阶段。文中将基于深度学习的人体动作识别技术引入此领域,以实现辅助训练的智能化。文中首先分析最先进的人体动作识别算法,在... 随着机器视觉技术的发展,人体动作识别逐渐成为热门的研究方向,但其在舞蹈动作识别领域的应用研究则处于起步阶段。文中将基于深度学习的人体动作识别技术引入此领域,以实现辅助训练的智能化。文中首先分析最先进的人体动作识别算法,在计算机视觉方面的优势与在特定领域的局限性。在此基础上,提出一种基于空间骨架时序图的舞蹈动作识别算法。该算法先使用PAFs对舞蹈视频中的舞蹈演员提取骨架节点,再生成骨架序列。最后,结合LSTM对其进行动作识别。测试与分析结果表明,该算法可针对Balletto舞蹈视频数据库进行识别,且可有效识别舞蹈动作,实现对舞蹈演员的动作纠正。 展开更多
关键词 人体动作识别 姿态估计 骨架节点 长短记忆神经网络 分类
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基于Zernike矩和ELM的舞蹈视频图像中人体动作识别研究 预览
9
作者 毕雪超 《现代科学仪器》 2019年第3期23-25,92共4页
为了有效地识别舞蹈动作进而对舞者的舞蹈动作进行纠正,提出了一种基于Zernike矩和ELM算法的舞蹈视频图像中人体动作识别方法。首先,通过对图像进行预处理,将图像转化为二值化图像便于特征分析;其次,通过三维Zernike矩对预处理后的图像... 为了有效地识别舞蹈动作进而对舞者的舞蹈动作进行纠正,提出了一种基于Zernike矩和ELM算法的舞蹈视频图像中人体动作识别方法。首先,通过对图像进行预处理,将图像转化为二值化图像便于特征分析;其次,通过三维Zernike矩对预处理后的图像进行特征提取,建立码书;再次,根据码书提供的相关性信息,通过ELM算法对舞蹈动作进行学习,输出分类信息;最后,分别对NADA-KTH数据库中的静态动作图像和weizmann数据库提供的动态芭蕾舞视频图像进行了实验,分别从静态和动态的角度验证了所提出方法的有效性,初步得出其与识别率的正相关关系。 展开更多
关键词 ZERNIKE矩 极限学习机 人体动作识别 预处理
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基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法 预览
10
作者 郭志涛 曹小青 +1 位作者 胡洋 高妍 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第18期228-233,共6页
有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图( histogram of orientedgradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三... 有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图( histogram of orientedgradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法( principal component analysis,PCA)、PCA + Pearson、PCA + Spearman 处理后的动作识别率,证明 PCA + Pearson 相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征 HOG 特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集 KTH 上进行实验,该算法识别准确率为 94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。 展开更多
关键词 人体动作识别 特征优选 HOG特征 图像相似度 支持向量机
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基于卷积神经网络的人体动作识别研究 预览
11
作者 郑誉煌 许柳飞 《广东第二师范学院学报》 2019年第5期98-105,共8页
卷积神经网络通过自主学习实现特征提取和分类,同时使用了局部连接和权值共享降低网络复杂度并提升学习效率.为了提高了人体动作识别的准确率,采用了卷积神经网络来实现人体动作识别,并在公开数据集中验证此算法的准确率.实验结果表明,... 卷积神经网络通过自主学习实现特征提取和分类,同时使用了局部连接和权值共享降低网络复杂度并提升学习效率.为了提高了人体动作识别的准确率,采用了卷积神经网络来实现人体动作识别,并在公开数据集中验证此算法的准确率.实验结果表明,人体动作图像分辨率、卷积核和神经网络参数选取对识别准确率有影响;在一般情况下,识别准确率可达99%以上,证实基于卷积神经网络的人体动作识别是一种稳定可行的识别方法. 展开更多
关键词 人体动作识别 卷积神经网络 图像特征
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基于卷积神经网络的雷达人体动作识别方法 预览
12
作者 蒋留兵 魏光萌 车俐 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第11期168-174,234共8页
利用雷达来识别人体动作对环境要求较低,且避免了摄像头带来的的隐私问题.针对这种需求,提出一种基于超宽带雷达和深度学习算法的人体动作识别方法.利用超宽带雷达的高距离分辨力,并针对人体动作的动态特性,提取出人体目标的距离-时间... 利用雷达来识别人体动作对环境要求较低,且避免了摄像头带来的的隐私问题.针对这种需求,提出一种基于超宽带雷达和深度学习算法的人体动作识别方法.利用超宽带雷达的高距离分辨力,并针对人体动作的动态特性,提取出人体目标的距离-时间二维特征,弥补单一距离特征的不足.针对特征图采用一种经过优化的卷积神经网络进行识别.通过SIR-20高速探地雷达平台进行数据采集,对8种不同的人体动作进行识别,最终达到了平均99.2%的正确识别率,验证了该方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 人体动作识别 超宽带雷达 深度学习 卷积神经网络
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基于卷积神经网络的人体动作识别 预览
13
作者 于华 智敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第4期1161-1166,共6页
针对复杂场景下人体动作识别精度不高的问题,提出融合改进的可变形部件模型算法(DPM)以及卷积神经网络模型算法(CNN)的人体动作识别算法。在特征提取阶段,为提高人体检测精度,采用改进的DPM算法将部件滤波器模型由5个增加到8个,同时结... 针对复杂场景下人体动作识别精度不高的问题,提出融合改进的可变形部件模型算法(DPM)以及卷积神经网络模型算法(CNN)的人体动作识别算法。在特征提取阶段,为提高人体检测精度,采用改进的DPM算法将部件滤波器模型由5个增加到8个,同时结合分支定界(BB)算法;CNN采用连续的卷积层提取特征,使用的CNN模型是经过梯度优化训练的针对人体动作识别的卷积神经网络,两个算法并行进行。在特征融合阶段,用加权求和的方式把两个模型提取的特征进行融合。用softmax分类器进行人体动作的分类识别。实验结果表明,该算法在标准的数据集、自搜集数据集上的精度较传统的机器学习方法提高了约10个百分点。 展开更多
关键词 卷积神经网络模型算法 可变形部件模型算法 特征提取 特征融合 人体动作识别
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基于3D卷积神经网络的人体动作识别算法 预览
14
作者 张瑞 李其申 储珺 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期259-263,共5页
由于人体动作的多样性、场景嘈杂、摄像机运动视角多变等特性,导致人体动作识别的难度增加。为此,基于3D卷积神经网络,提出一种新的人体动作识别算法。以连续的16帧视频为一组输入,采用视频图像的灰度、x方向梯度、y方向梯度、x方向光流... 由于人体动作的多样性、场景嘈杂、摄像机运动视角多变等特性,导致人体动作识别的难度增加。为此,基于3D卷积神经网络,提出一种新的人体动作识别算法。以连续的16帧视频为一组输入,采用视频图像的灰度、x方向梯度、y方向梯度、x方向光流、y方向光流做多通道处理,训练网络参数,经过5层3D卷积、5层3D池化增加提取特征中时间维度的动作信息,最终通过2层全连接与softmax分类器得到识别分类结果。在UCF101数据库上进行实验,结果表明,相比iDT、P-CNN、LRCN算法,该算法具有较高的识别准确率,且运行速度更快。 展开更多
关键词 人体动作识别 多通道 3D卷积 3D池化 时间维度
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基于静电信号的人体动作识别
15
作者 王以飞 王伟 +3 位作者 田姗姗 李孟轩 李鹏斐 陈曦 《机器人》 CSCD 北大核心 2018年第4期423-430,共8页
提出一种通过检测人体行为动作产生的静电信号进行人体动作识别的方法.在分析人体荷电特性的基础上,设计静电信号检测系统采集被测人员的5种典型动作(行走、踏步、坐下、拿取物品、挥手)的静电感应信号.对采集的5种动作的静电信号进行... 提出一种通过检测人体行为动作产生的静电信号进行人体动作识别的方法.在分析人体荷电特性的基础上,设计静电信号检测系统采集被测人员的5种典型动作(行走、踏步、坐下、拿取物品、挥手)的静电感应信号.对采集的5种动作的静电信号进行特征参量提取和显著性差异分析,优化用于分类的特征参数.基于Weka平台使用3种分类算法(支持向量机、决策树C4.5和随机森林)分别对采集到的250组样本数据通过10折交叉验证进行了分类识别,结果显示随机森林算法的识别效果最好,正确率可达99.6%.研究表明本文提出的单人环境下基于人体静电信号的动作分类识别方法能够有效地对典型人体动作进行识别. 展开更多
关键词 人机交互 人体动作识别 静电信号 特征提取 分类识别
一种基于MEM-LBP的动作特征提取及识别方法 预览
16
作者 陈恩庆 樊军博 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期1277-1280,共4页
针对动作识别中如何有效地利用人体运动的三维信息的问题,提出一种新的基于深度视频序列的特征提取和识别方法。该方法首先运用运动能量模型(MEM)来表征人体动态特征,即先将整个深度视频序列投影到三个正交的笛卡尔平面上,再把每个... 针对动作识别中如何有效地利用人体运动的三维信息的问题,提出一种新的基于深度视频序列的特征提取和识别方法。该方法首先运用运动能量模型(MEM)来表征人体动态特征,即先将整个深度视频序列投影到三个正交的笛卡尔平面上,再把每个投影面的视频序系列划分为能量均等的子时间序列,分别计算子序列的深度运动图能量,从而得到运动能量模型(MEM)。然后利用局部二值模式(LBP)描述符对运动能量模型编码,进一步提取人体运动的有效信息。最后用l2范数协同表示分类器进行动作分类识别。在MSR Action3D、MSR Gesture3D数据库上测试所提方法,实验结果表明该方法有较高的识别效果。 展开更多
关键词 人体动作识别 深度视频序列 运动能量模型 局部二值模式 深度运动图
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一种使用3D骨架片段表示的人体动作识别方法 被引量:1
17
作者 刘沿 姚亚强 陈欢欢 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第3期508-514,共7页
提出一种新的使用3D骨架片段表示的人体动作识别方法.人体动作可以表示为一系列3D骨架坐标(即一系列高维空间中的点).通过传统的滑动窗口方法,将一个人体动作划分为3D骨架片段序列.对于每一个骨架片段,计算该片段所包含点(3D骨... 提出一种新的使用3D骨架片段表示的人体动作识别方法.人体动作可以表示为一系列3D骨架坐标(即一系列高维空间中的点).通过传统的滑动窗口方法,将一个人体动作划分为3D骨架片段序列.对于每一个骨架片段,计算该片段所包含点(3D骨架坐标)的均值及协方差矩阵,其中均值代表了人体动作在这一时间段的主要姿势,提取协方差矩阵的前T个特征向量则代表了人体动作在这一时间段的主要动作趋势,两者相结合即是一个全面的对人体动作在该时间段的表示.方法定义了3D骨架片段与片段之间的距离,该距离的定义同时结合了主要姿势和主要动作趋势两方面特征.为了描述动作的全局时间关系,用动态时间规整算法来度量两个不同动作之间的距离,则测试动作的标签即为与它距离最近的训练动作的标签.本文方法在两个公开发布的人体动作数据集(KARD数据集和CAD60数据集)上进行实验,实验结果表明所提出的使用3D骨架片段表示的方法适用于人体动作识别. 展开更多
关键词 人体动作识别 3D骨架 协方差矩阵 特征向量 动态时间规整
基于WiFi信号的人体动作识别系统 被引量:1
18
作者 肖玲 潘浩 《北京邮电大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期119-124,共6页
针对传统人体动作识别方法存在的硬件成本高、系统搭建复杂等问题,提出了一个利用普通的商用WiFi设备的人体动作识别系统,通过分析WiFi信号的信道状态信息(CSI)识别家居环境中8个常见的人体动作.为了获取相同时刻的CSI测量值,提出针... 针对传统人体动作识别方法存在的硬件成本高、系统搭建复杂等问题,提出了一个利用普通的商用WiFi设备的人体动作识别系统,通过分析WiFi信号的信道状态信息(CSI)识别家居环境中8个常见的人体动作.为了获取相同时刻的CSI测量值,提出针对不同时间间隔的CSI序列进行插值处理的方法.通过分析不同的子载波和人体动作的相关性,提取不同动作对应的子载波特征方差,进而采用基于稀疏表示分类的算法进行分类.在真实的家居环境中对该系统进行实验,平均识别率可达到96.4%. 展开更多
关键词 WIFI 信道状态信息 稀疏表示分类 人体动作识别
基于关节角序列的人体动作识别 预览 被引量:1
19
作者 张震 王梅 +1 位作者 林利蒙 于云雷 《工业控制计算机》 2018年第10期108-110,共3页
针对人体动作序列的识别问题,利用Kinect采集人体关节点三维坐标信息,提取人体手臂运动时的关节角度作为人体运动特征,以减小特征空间的维数;将一个手臂的连续动作平均分为五帧,将每帧的动作的关节角信息作为分类的特征。采用支持向量基... 针对人体动作序列的识别问题,利用Kinect采集人体关节点三维坐标信息,提取人体手臂运动时的关节角度作为人体运动特征,以减小特征空间的维数;将一个手臂的连续动作平均分为五帧,将每帧的动作的关节角信息作为分类的特征。采用支持向量基(SVM)分类算法,在不断优化SVM分类器的参数后,可得到较高的识别率。通过与最近邻算法(KNN)和BP神经网络算法的对比实验,证明所提出的算法在人体动作识别方面的优越性。 展开更多
关键词 人体动作识别 关节角序列 支持向量机 KINECT
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利用二维小波包分解实现超宽带雷达人体动作识别
20
作者 蒋留兵 李骢 车俐 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期69-75,共7页
利用超宽带雷达进行自动非接触式的生理信号检测或人体动作分析成为近年来的一个研究热点,其重要应用是在安全监控或医疗健康领域对不同的人体动作进行有效识别。针对这一应用需求,提出了一种新的有效的超宽带雷达人体动作识别方法。对... 利用超宽带雷达进行自动非接触式的生理信号检测或人体动作分析成为近年来的一个研究热点,其重要应用是在安全监控或医疗健康领域对不同的人体动作进行有效识别。针对这一应用需求,提出了一种新的有效的超宽带雷达人体动作识别方法。对接收的超宽带雷达回波,采用二维小波包分解结合奇异值分解的特征提取和降维方法,有效抓住了不同人体动作的类别属性信息,显著增强了不同人体动作的可分性,再利用支持向量机分类器即可实现对人体动作的有效区分。基于实测数据的分类实验结果显示,对九种不同的人体动作进行分类,平均识别率超过95%,且各动作的识别率和召回率都达到90%。相比于其他同类方法,方法的识别性能更优,验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 超宽带雷达 人体动作识别 二维小波包分解 特征提取
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