基于压缩稀疏融合的动作识别方法

• 作者: 于宗泽 方勇 李兆元
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 无线体域网 识别阶段复杂度 压缩稀疏融合 动作识别
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 【数据采集及信号处理】
• 页码范围: 155-159,172
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5203字
• 语种: 中文

摘要

在无线体域网动作识别中，稀疏分类识别阶段待测向量稀疏表示系数的计算复杂度是影响其实时性的一个关键因素。提出一种基于压缩稀疏融合的动作识别方法，首先，对各对象动作矩阵进行训练；然后，通过稀疏融合得到融合稀疏向量；最后，将其重构后与待测动作向量做残差处理，比较残差，得到识别结果。该方法在识别阶段勿需对待测向量求解稀疏表示系数，使识别阶段算法的复杂度降低一半，实时性得到提高。实验结果表明，在降低复杂度的同时，本方法能对8种不同的人体动作进行有效识别。使用基追踪（BP）算法时，识别率与传统方法持平；使用正交匹配追踪（OM P）算法时，识别率比传统方法效果好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方勇	上海大学通信与信息工程学院	132	1113	17.0	28.0
2	于宗泽	上海大学通信与信息工程学院	2	9	2.0	2.0
3	李兆元	上海大学通信与信息工程学院	2	9	2.0	2.0