資料介紹
基于智能手機(jī)內(nèi)置加速度傳感器的人體行為識(shí)別是近年來人工智能領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),傳統(tǒng)的貝葉斯、極速學(xué)習(xí)機(jī)、決策樹等識(shí)別方法都必須先針對(duì)加速度傳感器采集數(shù)據(jù)提取時(shí)頻域特征,并從大量的時(shí)頻特征中進(jìn)行特征優(yōu)選。采用深度學(xué)習(xí)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法( convolutional neural network,CNN)在大數(shù)據(jù)量與小數(shù)據(jù)量?jī)煞N情況下分別進(jìn)行特征學(xué)習(xí),直接讀取智能手機(jī)內(nèi)置三軸加速度數(shù)據(jù),自動(dòng)提取加速度信號(hào)的特征,利用自動(dòng)提取出來的加速度數(shù)據(jù)特征,結(jié)合決策樹算法實(shí)現(xiàn)人體行為的分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明,該識(shí)別方法準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法提高了1. 1% -5. 2%,尤其在大數(shù)據(jù)量下準(zhǔn)確率提高更為明顯。

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