human activity recognition

最新推荐文章于 2024-11-17 20:04:06 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/stoneresearch/archive/2011/04/15/4336892.html
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Deep Learning Approaches for Human Activity Recognition
AI天才研究院
08-09 796
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 在互联网、物联网的大环境下，传感器数据已成为收集个人生活行为数据不可或缺的一环。传感器数据的采集范围广泛，覆盖多个领域：从健康监测到金融交易数据等等，为人们提供了大量的数据来源。而人类活动识别作为一种关键技术，已经成为一种重要的应用场景。但是由于传感器数据的特征复
LSTM human activity recognition
10-20
信号数据的采集来自于嵌入在智能手机中的加速度传感器，实验选用了人类日常行为中的六类常见行为，分别为：走路、慢跑、上楼梯、下楼梯、坐、站立，数据收集后，对数据进行特征抽取，抽取后的特征使用支持向量机的分类功能对特征进行分类，最后识别出人类的六类行为。
Human Activity Recognition suvery
On_theway10的博客
08-21 806
github : HAR_suvery
EI——Towards Environment Independent Device Free Human Activity Recognition
weixin_42729843的博客
01-09 1935
1.论文介绍 对于通过无线信号实现无设备人类活动识别这个技术，该论文提出了一个问题：接收装置接收到的无线信号中通常携带有大量的记录活动的特定环境和人类对象的大量信息，这导致原本在一个环境中性能很好的活动识别系统，当使用在另一个环境中，或用户对象差异较大时，效果就很不理想。这是因为无线信号在空间中反射时会受到环境介质（如玻璃、空气等）和障碍物（如墙壁、家具等）的影响，导致反射信号...
tidydata:基于 UCI Human Activity Recognition Using Smartphones Data Set 生成整洁数据集的代码
06-23
该脚本将 UCI（加州大学欧文分校）使用智能手机数据集的人类活动识别作为输入。 这是一组对 30 名受试者进行的一组实验，他们在佩戴智能手机的情况下进行六项活动（步行、爬星、步行、坐下和站立）。...
MATLAB Human Activity Recognition Toolbox.zip
07-19
MATLAB Human Activity Recognition Toolbox 是一个专门用于人体活动识别的工具箱，它为研究者和工程师提供了在MATLAB环境中处理和分析人类运动数据的强大工具。这个工具箱通常用于生物医学信号处理、健康监测、智能...
3.Body RFID Skeleton-Based Human Activity Recognition Using Graph Convolution Neural Network(ccfa)
zsysingapore的博客
05-23 636
1.HAR适用于主动健康服务[3]、[4]、[5]、[6]、人机交互[7]、[8]、虚拟现实[9]、[10]、行为分析[11]、[12]、[13]、[14]、动画制作[15]、交通安全[16]等领域。，来实现对人体活动的识别。，充分感知人体活动的关键特征，并进一步提出利用RFID（隐私保护、身份识别、无电池维护）的人体活动识别方案.4.缺乏有效地将感知到的活动特征映射到活动本身的模型，导致识别的活动少，分类精度低。2.识别活动可以是一般的活动，如站立，也可以是特定的活动，如运动员的比赛动作。
Deep Learning for Human Activity Recognition in Mobile Computing
06-10
《深度学习在移动计算中的人类活动识别》这篇文章聚焦于如何利用深度学习技术来提升移动设备上的人类活动识别（HAR）效率和准确性。在移动计算领域，用户行为识别是一项关键任务，它有助于理解用户的日常活动，为...
Human-Activity-Recognition:智能手机上传感器的人类活动识别
03-09
人体活动识别 通过智能手机上的传感器识别人类活动的起始代码 需求知识：加速度计，Matlab，基本ML，Android 持续的： N ：原始数据数组的长度 框架大小：250个样本 frameOverlap ：50个样本 frameNum ：所有帧的数量 dimNum ：8 基本变量： rawData ：合并一个活动的所有文件中的所有数据，大小为（N * 3） frame ：将rawData重塑为大小（ frameNum * frameSize * 3 ） 框架：连接所有框架 标签：框架标签 frameData ：原始的三轴数据加上扩展的尺寸和大小（ frameNum * frameLen * dimNum ） featureData ：从frameData中提取特征，也从训练数据中提取特征 TLDR： 只需运行或遵循“数据处理”部分，调整数据文件格式，然后将文件放入文件夹中
HumanActivityRecognition:获取数据课程的人类活动识别项目
06-10
人类活动识别 获取数据课程的人类活动识别项目 目的 该项目的目的是获取和清理与人类活动识别项目相关的数据。 详情请见： : 内容 该存储库包含脚本，这些脚本将为人类活动识别实验获取原始数据，并通过多次转换清理并保存整洁的数据。 组件： 获取HARData.r 运行分析.R 密码本.md 获取HARData.r 从下载带有原始数据的 zip 文件 将 .zip 文件解压到工作目录中数据解压到“UCI HAR Dataset”文件夹中 运行分析.R 此脚本的要求是： 合并训练集和测试集以创建一个数据集。 仅提取每次测量的平均值和标准偏差的测量值。 使用描述性活动名称来命名数据集中的活动 用描述性变量名称适当地标记数据集。 根据步骤 4 中的数据集，创建第二个独立的 tidy 数据集，其中包含每个活动和每个主题的每个变量的平均值。 假设和决定： 该脚本假定提取的文件夹和带
HumanActivityRecognition:基于卷积神经网络的人类姿态识别
03-18
HumanActivityRecognition:基于卷积神经网络的人类姿态识别
UCI-Human-Activity-Recognition-Tidy-Data:获取和清理 UCI 人类活动识别数据集
07-20
UCI-Human-Activity-Recognition-Tidy-Data 获取和清理 UCI 人类活动识别数据集：脚本和操作方法 日期：“2015 年 6 月 18 日” 在此存储库中：在此自述文件的下方，您将找到原始数据及其托管网站的链接。 run_analysis.R 文件是 R 脚本，它将带您从原始形式的解压缩 UCI HAR 数据到作业中描述的整洁数据集。 UCI_HAR_tidy_data_CodeBook.Rmd 将解释在最终 tidy 数据集中找到的变量及其代码。 我还将我生成的 UCI_HAR_tidy_dataset 作为 .txt 文件包含在此 repo 中作为成品的示例。 来自 UCI 机器学习库的数据、收集和方法的完整描述： : 压缩数据链接： : 原始 UCI HAR README.txt 可以在从上述网址下载和解压的文件夹中找到。 解压
HumanActivityRecognition:此存储库包含人类活动识别 (HAR) 项目的脚本
06-29
人类活动识别 此存储库包含人类活动识别 (HAR) 项目的脚本
Human Activity Recognition Using FederatedLearning
weixin_62646577的博客
01-16 328
虽然在这项工作中进行的相对小规模的实验显示了联邦学习对HAR任务的适用性的良好结果，但我们未来的工作包括使用现实工作负载运行更大规模的实验，我们预计，这将进一步证实联邦学习对HAR任务的可行性。例如，本研究的下一步是在具有许多移动用户的移动应用程序中实现HAR的联邦学习算法，例如可以预测用户当前活动的健身应用程序。通过在应用程序上训练和集成联邦模型，可以跟踪更广泛的指标，以评估联邦学习作为一种训练方法。该应用程序将允许基准测试指标，如设备上的电池使用情况进行训练，使用用户交互测量分类器的性能，通信问题和离散
一文搞懂时间序列分类之人类活动识别（Human Activity Recognition，HAR）
风口IT猪的成长录
11-17 1465
是指通过分析来自传感器的数据，自动检测并分类个体在特定时间段内所进行的各种活动的技术。通常，HAR 系统依赖于可穿戴设备、智能手机、智能手表或嵌入环境的传感器（如加速度计、陀螺仪、心率监测器等），通过采集运动、姿态和环境数据，利用机器学习和深度学习算法对这些数据进行处理，最终识别出用户的具体活动。
omwin密立根油滴实验数据处理程序_【机器学习】微信小程序实现HAR人体动作识别（Human Activity Recognition）...
weixin_39955781的博客
12-04 1056
知乎视频​www.zhihu.com一、简介​ 本项目为作者大二第二学期实验设计课程的期末项目。文末附小程序码和GitHub开源代码。​ 项目可分为两个板块：前端（小程序）和后台（服务器）。本项目通过采集数据、数据处理、特征提取、训练机器学习模型、服务器部署算法等过程，最终可实现用户手持手机做HIIT规范动作，微信小程序实时检测动作类别并记录动作个数的功能。二、动作规范 本...
[1] Mori E, Kelkar S. Introduction to the special issue on interface architects: The evolution of human–computer interaction[J]. IEEE Annals of the History of Computing, 2020, 42(4): 6-7. 参照以上的参考文献样式，修改以下参考文献 Vrigkas M, Komodakis N, Tziritas G. A review on human activity recognition[J]. Frontiers in Robotics and AI, 2019, 6: 28.
最新发布
03-31
A review on human activity recognition[J]. Frontiers in Robotics and AI, 2019, 6: 28， 其转换后的格式应如下所示[^1]： M. Vrigkas, N. Komodakis, and G. Tziritas, “A review on human activity ...
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