基于人体传感器网络(BSN)对人体动作的识别,在远程医疗服务中具有重要应用。搭建了一个基于BSN的人体动作监测平台,实验中通过固定在人体腰部和大腿上的两个加速度传感器节点,来采集人体日常生活中的7个动作所产生的加速度信号,特征提取包含传感器节点在3个轴上信号的时域和频域信息,并采用神经网络和分层的方法融合信息对7个动作进行分类和识别。实验结果表明,应用所搭建的BSN平台和识别方法,采用两个传感器节点识别人体日常生活中的7个动作具有很高的正确率
Evaluated activity as a detail of the human physical movement has become a leading subject for resea...
Human activity recognition using wearable devices has been actively investigated in a wide range of ...
针对时变信息处理和动态系统建模等类问题,建立了输入输出均为时变函数的过程神经元网络和有理式过程神经元网络2种网络模型.在输入输出为时变函数的过程神经元网络中,过程神经元的时间累积算子取为对时间的积分或...
应用人体传感器网络(body sensor networks,BSN)识别人体日常动作可以有效地提高对老年人、慢性病人,以及术后病人等特殊人群的医疗监护质量.为此建立了一个基于BSN的人体日常动作监督...
在计算机视觉与模式识别领域,利用计算机技术来自动分析人体行为已成为研究热点。在未来的智能监控和人机交互中,为了感知人的行为意图,机器将主要利用视觉系统采集的实时视频序列,检测与提取其中的人体区域,对运...
基于体感网对人体动作进行识别的很多研究都是针对单人动作,很少有工作讨论双人交互动作的识别。针对双人交互动作中两人肢体行为的特点,提出了一种隐马尔可夫模型和马尔可夫逻辑网相结合的方法。其中,单人原子行为...
Producción CientíficaIn recent years, Artificial Intelligence Technologies (AIT) have been developed...
人体行为识别技术是计算机视觉与模式识别领域一个重要的研究方向,应用的范围较为广泛。在未来的智能监控和人机交互中,为了感知人的行为意图,机器将主要利用视觉系统采集的实时视频序列,检测与提取其中的人体区域...
AbstractThis paper deals with the information extraction of daily life log measured by smart phone s...
Описано состояние проблемы психологии социальных сетей и показаны перспективы развития данного напра...
为了对驾驶精神疲劳予以有效识别,基于行为绩效结合心电信号指标构建了一种驾驶精神疲劳识别方法.以驾驶行为绩效为客观测评指标,给出了驾驶精神疲劳状态的分级划分方法.在此基础上,以心率变异性的6项指标作为疲...
Выбрана оптимальная архитектура нейронной сети для распознавания физической активности. Описана арх...
Abstract A convolutional neural network (CNN) is an important and widely utilized part of the artifi...
数字识别算法这几年来一直很受人们的重视,并且它的发展速度非常快,该研究方向具有很高的应用价值。在生活中,数字识别技术有广泛的应用,如:车辆牌照识别,票据和其他相关编号等都可以实现。 人工神经网络研究是...
У роботі було досліджено класичну модель прогнозування типу SARIMA та проведено аналіз часового ряду...
Evaluated activity as a detail of the human physical movement has become a leading subject for resea...
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