sensor-based human activity recognition | BriefGPT

关键词sensor-based human activity recognition

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以科尔莫戈洛夫 - 阿诺德网络（KANs）作为基于 IMU 的人体活动识别特征提取器的初步研究
本研究探讨了一种新颖的神经网络架构，Kolmogorov-Arnold Networks（KANs），作为传感器（特别是 IMU）人体活动识别（HAR）的特征提取器。通过在每个节点的边缘上进行表示为 B-SPLINES 的非线性计算，并在节
PDF18 days ago
多通道时序分解网络用于可泛化的基于传感器的活动识别
这篇论文介绍了一种基于传感器的人体活动识别方法，通过多通道时间序列分解网络（MTSDNet）进行信号分解，学习原始信号的低秩表示，提高模型的域外泛化能力，并通过层注意机制聚合分解得到的组件，来实现最终的分类结果。通过对多个公共数据集的广泛评
PDF3 months ago
基于传感器的人体姿态感知的机器学习技术研究及数据异质性综述
通过分类数据异构类型、应用相应的适合的机器学习方法、总结可用的数据集并讨论未来的挑战，本论文探讨了机器学习如何解决人体活动识别中的数据异构问题。
PDF4 months ago
解耦欠完全：基于小波注入的多层异构网络用于不完善可穿戴传感器数据中的人体活动识别
利用多级离散小波分解从传感器数据中提取多分辨率特征进行传感器数据分析的多级异构神经网络（MHNN）模型，在使用七个公开可用数据集的实验研究中证明了 MHNN 在应对缺失值和噪声方面的优越性，并通过消融研究证实了每个模块的重要性。
PDF5 months ago
人体活动识别中的迁移学习综述
基于传感器的人体活动识别是一个活跃的研究领域，本文调查了应用于智能家居和可穿戴设备的活动识别的迁移学习方法，总结了现有工作并提出了未来研究方向。
PDF6 months ago
一种用于传感器基于的人体活动识别的最佳传感器位置实时人体姿势估计方法
通过使用从目标活动的视频记录中得出的实时 2D 姿势估计派生的得出骨架数据，本文引入了一种解决这个问题的新方法，为识别最佳传感器位置提供了一种独特的策略。我们通过进行可行性研究验证了我们的方法，将惯性传感器应用于监测十个被试者的 13 种不
PDFa year ago
基于传感器的人体动作识别的多视角融合变压器
本文介绍了一种新方法，即多视图融合变压器（MVFT），通过编码时间视图、频繁视图和统计视图来生成多视图特征，并提出一种新的注意机制以揭示细节关系建模。实验表明，该方法比几种最先进的方法更优异。
PDF2 years ago