Oct, 2023
rTsfNet：基于IMU的人体活动识别的多头三维旋转和时序特征提取的DNN模型
rTsfNet: a DNN model with Multi-head 3D Rotation and Time Series Feature
Extraction for IMU-based Human Activity Recognition
TL;DR该论文提出了rTsfNet作为一种基于IMU的人体活动识别（HAR）的新型DNN模型，rTsfNet通过多头3D旋转和时间序列特征提取实现自动选择3D基线以从中提取特征，并利用MLP实现HAR。在多个数据集和良好管理的基准条件下，rTsfNet在不使用CNN的情况下取得了最高的准确性。