作者:朱国康,周涛 单位:西北工业大学 出版:《机械科学与技术》2018年第09期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJXKX2018090190 DOC编号:DOCJXKX2018090199 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 加速度传感器技术的不断发展和成熟为可穿戴设备的智能交互提供了新的途径。以可穿戴设备中的加速度计所捕捉的数据为支撑,对人的运动模式进行识别进而推断行为意图以实现智能化人机交互的方式,目前已受到人们的广泛关注。针对上述问题,本文基于循环神经网络的技术框架,提出一种高效的腕臂动作识别方法。该方法以单门控机制有效利用时序相关信息,对腕部可穿戴设备的三轴加速度计信号进行深度挖掘。实验结果表明,本文所提出的方法相较传统的机器学习方法而言性能更为可靠,能以更为简洁的网络结构取得与当前主流的循环神经网络算法同样的识别精度。

    提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。