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一种基于独特性注意力机制的人体活动识别方法
- 专利权人:
- 浙江大学城市学院
- 发明人:
- 郑增威,石利飞,孙霖,陈丹,霍梅梅
- 申请号：
- CN201910570941.1
- 公开号：
- CN110197235A
- 申请日:
- 2019.28.06
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于独特性注意力机制的人体活动识别方法,包括步骤:1)对数据进行预处理;2)设计带有独特性注意力机制的LSTM神经网络模型,设计带有独特性注意力机制的LSTM神经网络模型,整个网络分为3个部分:LSTM层、独特性注意力机制层与SOFTMAX全连接层,网络模型的输入为已经过数据预处理的时间序列段,输出为要识别的活动类别;3)训练与预测。本发明的有益效果是:通过计算基本动作的重要性,可以使本模型着重关注于更加重要的基本动作,进而更准确地识别人体活动;本发明可以判断进行活动时,哪些时刻是对识别这些活动更加重要的;通过计算每个时刻的注意力权值,来让模型更加关注与对识别活动重要的部分,进一步提升人体活动识别的性能。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
