【摘 要】
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现有人类行为识别方法识别精度低、成本高,所能识别的动作也相对简单。为此,通过引入信道状态信息(CSI)提出一种人体复杂动作识别方法,并以传统武术形意拳招式动作为背景进行
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃省物联网工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61662070,61762079);甘肃省科技重点研发项目(1604FKCA097,17YF1GA015)
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现有人类行为识别方法识别精度低、成本高,所能识别的动作也相对简单。为此,通过引入信道状态信息(CSI)提出一种人体复杂动作识别方法,并以传统武术形意拳招式动作为背景进行验证。利用Wi-Fi网卡采集形意拳招式的CSI数据,以数据中的振幅为特征值,使用巴特沃斯低通滤波器和离散小波变换分别过滤数据中的高频和低频异常值。离线阶段采用受限波尔兹曼机对预处理数据进行训练和分类,并构建形意拳招式指纹库。在线阶段使用深度置信网络对采集数据进行分类,将分类结果与指纹库数据进行匹配,实现对形意拳招式的准确识别。实验结果表明,
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