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题名基于小波特征匹配的短时人体行为识别
被引量：5
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作者
苏本跃
张利
何清旋
盛敏
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机构
安庆师范大学智能感知与计算安徽省高校重点实验室
铜陵学院数学与计算机学院
安庆师范大学计算机与信息学院
安庆师范大学数理学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期158-168,共11页
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基金
安徽省领军人才团队项目(皖教秘人[2019]16号)
安徽省自然科学基金(2108085QF269)
安庆师范大学与铜陵学院联合培养研究生科研创新基金(tlaqsflhy1)。
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文摘
在人体行为识别研究中,特征选取是关键。为了获取充分且稳定的行为特征,往往对超过一个行为周期的长时行为数据进行处理,而小于一个行为周期的短时行为数据特征通常不稳定,难以做到准确稳定识别。提出一种基于小波变换和模板匹配相结合的短时人体行为识别方法。使用小波变换方法提取系数特征,将短时测试样本的特征与模板库中的特征进行匹配,根据相似性对行为动作做出分类识别。实验结果表明,此方法对于短时行为动作具有较为准确和稳定的识别性能,有助于实现对人体行为动作的实时识别。
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关键词
短时行为
小波变换
近似系数
模板匹配
1范数
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Keywords
short-time activity
wavelet transform
approximate coefficient
template matching
1 norm
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于分层策略的智能下肢假肢运动意图识别
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作者
夏安琦
何清旋
王可林
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机构
安庆师范大学数理学院
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出处
《合肥学院学报（综合版）》
2021年第2期105-110,118,共7页
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基金
安徽省领军人才队伍项目
安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxbjZD26)资助。
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文摘
智能下肢假肢运动意图识别数据集包含不同地形下的运动模式及模式间的转换,即稳态模式与转换模式。在此类数据集为前提的意图识别方法常将各个模式直接进行分类,导致类间与类内的模式都易混淆。为解决这一问题,尝试使用分层策略,利用类间差异性对稳态模式与转换模式进行二分类,再用类内差异性进行再分类。在分层策略中,第一层至关重要,根据转换模式中转换步的运动模式发生改变,而对应的稳态模式中稳态步的运动模式没有改变这一原理,提出帧间相减方法,构造第一层的数据进行二分类,再在此基础上继续分类。结果表明:此分层策略有较好识别效果,日后会在第一层的分类方法上继续研究。
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关键词
运动意图识别
稳态模式
转换模式
分层策略
帧间相减
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Keywords
movement intention recognition
steady-state mode
transition mode
stratification strategy
frame subtraction
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分类号
TH7
[机械工程—精密仪器及机械]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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