基于神经网络的动作识别方法分析

• 作者: 刘伟静 杨明静
• 来源期刊: 电气开关
• 学科: 工学
• 关键词: 六轴传感器 动作识别 TensoFlow 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 应用与实践
• 页码范围: 67-69,73
• 页数: 4页
• 分类号: TP274+.2
• 字数: 2717字
• 语种: 中文

摘要

提出基于神经网络的动作识别方法分析,可直接对时间序列数据进行处理,自动提取特征值,免去了人工提取特征值的繁琐过程.通过采集10个受试者的原始加速度数据,采用基于TensorFlow搭建的神经网络模型进行训练,从而对动作进行识别.实验结果表明:该系统能够快速有效的区分走、慢跑,上、下楼梯四种相似度较高的动作,平均识别率高达96.67％,最后和当前识别率高的两种传统机器学习方法相比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨明静	福州大学物理与信息工程学院	7	8	2.0	2.0
2	刘伟静	福州大学物理与信息工程学院	2	1	1.0	1.0