本文關(guān)鍵詞：基于HMM的動作識別結(jié)果可信度計算方法

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【摘要】：針對當(dāng)前動作識別可信度計算方法中混淆率高、不適用于遷移學(xué)習(xí)等問題,提出一種基于樣本上下文信息的可信度計算方法(S-HMM,sliding windows hidden Markov model)。該方法使用隱馬爾可夫模型(HMM,hidden Markov model)理論對識別結(jié)果序列建模,將樣本所在序列識別正確的概率作為識別結(jié)果的可信度,避免了當(dāng)前可信度計算方法依賴于樣本在特征空間中分布的問題。實驗使用真實場景中的數(shù)據(jù)進行仿真,結(jié)果表明,與現(xiàn)有方法相比,該方法可將可信度混淆率降低37%左右。
【作者單位】： 南開大學(xué)計算機與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 動作識別 隱馬爾可夫模型 混淆率 可信度
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金資助項目(No.20120031110035) 天津市重大科技專項基金資助項目(No.13ZCZDGX01098)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言1.1研究意義近年來,基于運動傳感器的人體動作識別[1,2]成為學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的研究熱點。研究者通過加速計、陀螺儀等傳感器采集人體的運動數(shù)據(jù),并利用這些數(shù)據(jù)識別用戶諸如走路、上樓梯、下樓梯等動作。該研究成果被廣泛應(yīng)用于健康監(jiān)控[3]、慣性導(dǎo)航[4]、用戶行為跟蹤[5]

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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本文編號：718143