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通过语言、姿态和合成 IMU 的联合表示强化基于惯性手部人体动作识别
由于 HAR 中标记传感器数据的稀缺性,先前的研究已经转向使用视频数据合成惯性测量单元(IMU)数据,利用其丰富的活动注释。然而,在真实环境中从视频生成 IMU 数据对 HAR 提出了挑战,归因于合成 IMU 数据的质量较差且在细微、细粒度
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