human activity recognition

最新推荐文章于 2024-05-23 12:10:01 发布
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介绍伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系视觉活动项目，该项目专注于计算机视觉和活动识别的研究。

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Deep Learning Approaches for Human Activity Recognition
AI天才研究院
08-09 829
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。
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
05-23 661
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:根据智能手机的加速度计和陀螺仪数据预测人类活动
05-18
2018年11月 使用智能手机数据集的人类活动识别 资料库概述： 该项目旨在建立一个模型，该模型根据智能手机的Sensor数据预测诸如步行，上楼，下楼，坐着，站着和躺下等人类活动。 仓库有3个ipython笔记本1 ：数据预处理和探索性数据分析2 ：具有特征数据的机器学习模型3 ：基于原始时间序列数据的LSTM模型所有代码都是用python 3编写的依赖 张量流 凯拉斯 麻木 大熊猫 matplotlib 海生的 斯克莱恩 itertools 约会时间 介绍： 每个现代的智能手机都有许多。 我们对加速度传感器和陀螺仪这两种传感器感兴趣。 借助传感器记录数据这是一个6类分类问题，因为我们有6个活动要检测。 该项目分为两部分，第一部分训练，调整和比较Logistic回归，线性支持向量分类器，RBF（径向基函数）SVM分类器，决策树，随机森林，梯度提升决策树模型，并使用领域专家提
Awesome_Human_Activity_Recognition：令人敬畏的人类活动识别（普适计算）论文，方法和资源的最新列表
02-11
真棒人类活动识别 1.数据集 机会[ ] PAMAP2 [ ] 2.带代码的文件 2020年 潜在的独立激励，用于基于传感器的通用跨人活动识别[论文] []（ AAAI 2021 ） 通过自适应时空转移学习进行跨数据集活动识别[] [代码]（ IMWUT / ubicomp ） MARS：具有多域深度学习模型的用于人类活动识别的虚拟和真实可穿戴混合传感器[] [code]（ arXiv ） 从可穿戴设备向人类活动的深度聚集[] [代码]（ ISWC / ubicomp ） [UDA4HAR]进行无监督的领域自适应以进行鲁棒的人类活动识别的系统研究[] [代码]（ IMWUT / ubicomp ） 用于活动识别的对抗性多视图网络[] [代码]（ IMWUT / ubicomp ） 使用可穿戴设备进行人类活动分析的弱监督多任务表示学习[] [代码]（ IMWUT / ubico
Deep-Learning-for-Human-Activity-Recognition:CNN，DeepConvLSTM，SDAE和LightGBM的Keras实施，用于基于传感器的人类活动识别（HAR）
05-25
用于人类活动识别的深度学习（和机器学习） CNN，DeepConvLSTM，SDAE和LightGBM的Keras实施，用于基于传感器的人类活动识别（HAR）。 该存储库包含卷积神经网络（CNN）[1]，深度卷积LSTM（DeepConvLSTM）[1]，堆叠降噪自动编码器（SDAE）[2]和用于人类活动识别（HAR）的Light GBM的keras（tensorflow.keras）实现。 ）使用智能手机传感器数据集， UCI智能手机[3]。 表1.在UCI智能手机数据集上的五种方法之间的结果摘要。 方法 准确性 精确 记起 F1分数 轻型GBM 96.33 96.58 96.37 96.43 CNN [1] 95.29 95.46 95.50 95.47 DeepConvLSTM [1] 95.66 95.71 95.84 95.72 SDAE [
Human Activity Recognition suvery
On_theway10的博客
08-21 820
github : HAR_suvery
Towards a Diffraction-based Sensing Approach on Human Activity Recognition论文阅读笔记
Maybemust的博客
11-20 760
Towards a Diffraction-based Sensing Approach on Human Activity Recognition FUSANG ZHANG, Peking University; Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, China KAI NIU, Peking University, China ...
人类活动识别---数据集UCI-HAR简介
qq_25368751的博客
06-20 8276
数据集UCI-HAR简介
Deep learning for sensor-based human activity recognition: overview, challenges and opportunities
丫头的博客
03-22 1983
公众号“机器之心”针对这篇综述的主要内容，做了详细的讲解。具体如下： 传感器设备和物联网的广泛应用使得基于传感器的人类行为识别成为可能。然而，这个领域仍然存在一些重大挑战（challenge），可能会影响行为识别系统在实际应用场景中的性能。在这篇论文中，来自新南威尔士大学、西北工业大学、密歇根州立大学的研究人员综述了近期被用于解决具体行为识别挑战的深度学习方法，并提出了一种基于挑战的分类体系。 ...
文献记录(part47)--KU-HAR: An open dataset for heterogeneous human activity recognition
小山羊的学习日志
03-25 423
学习笔记，仅供参考，有错必纠 数据集… KU-HAR: An open dataset for heterogeneous human activity recognition 摘要 在人工智能中，人类活动识别(Human Activity Recognition, HAR)是指机器识别用户所进行的各种活动的能力。从这些识别系统中获得的知识被集成到许多应用程序中，相关设备使用它来识别动作或手势，并响应执行预定义的任务。HAR需要精心收集大量不同性质的行动数据，以推动其学习算法。 本文旨在介绍一套新的
人类活动识别的深度学习模型
haitian403的博客
04-24 6995
目录概述人类活动识别 人类活动识别（Human Activity Recognition）是一项具有挑战性的时间序列分类任务。 它涉及到基于传感器数据预测人的移动。为了适应机器学习模型，传统上涉及到从信号处理到根据原始数据正确设计特征的深度领域专业知识和方法。 近年来，卷积神经网络和循环神经网络等深度学习方法已经显示出通过从原始传感器数据中自动学习特征的能力，甚至取得了最先进的成果。 在这篇文章中...
[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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