该LSTM-CNN模型适用于人类活动识别。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
该人类活动识别的LSTM-CNN模型首个可穿戴数据集名为“”，它记录了30位受试者的日常生活（ADL）活动，这些受试者同时佩戴着带有腰部安装式智能手机的嵌入式智能手机。每个人均在腰部佩戴三星Galaxy S II智能手机，以记录六种不同活动。从嵌入式加速度计和陀螺仪采集的数据，以50Hz的固定速率捕获了3轴线性加速度和3轴角速度。这些标签则来源于视频记录。传感器信号首先经过噪声滤波器进行预处理，随后在2.56秒的时间窗口内，以50%的重叠率（128个读数/窗口）进行采样。通过对时域和频域变量的计算，每个滑动窗口都生成了包含561个特征的向量。此外，还有一个可穿戴数据集，它包含了10名志愿者在执行12项日常活动时的身体运动数据以及生命体征信息。该数据集利用胸部、右手腕和左脚踝处的传感器来测量身体各部位所经历的运动，包括加速度、转弯速率和磁场方向。胸部传感器还采集了2导联心电图数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

LSTM-CNN模型在HAR中的应用：用于人类活动识别

优质

本研究提出了一种结合LSTM和CNN优势的混合模型，专门应用于人体活动识别（HAR），显著提升了识别精度与效率。用于人类活动识别的LSTM-CNN模型的第一个可穿戴数据集包含了30位受试者的记录，在进行日常生活（ADL）活动中佩戴腰部安装式智能手机的同时被采集下来。每位参与者都在腰间携带了一部三星Galaxy S II手机，并进行了六项特定任务，从设备中的嵌入式加速度计和陀螺仪以50Hz的固定频率捕获了3轴线性加速度及3轴角速度的数据。标签是通过视频记录下来的，传感器信号经过噪声滤波器预处理后，在2.56秒的时间窗口（128个读数/窗口）以及50%重叠的情况下进行采样。从每个时间窗中计算了时域和频域的变量，从而生成了一个包含561个特征向量的数据集。另一个可穿戴数据集则记录了十名志愿者在执行十二项常见活动期间的身体运动及生命体征信息。放置于胸部、右手腕以及左脚踝上的传感器分别测量身体不同部位所经历的加速度、角速率和磁场方向，而置于胸部位置的传感器还提供了心电图（ECG）的数据记录功能。

ActRecTut: 用于人类活动识别的MATLAB工具箱

优质

ActRecTut是一款专为教育目的设计的MATLAB工具箱，旨在简化人类日常活动识别的研究与教学过程。它提供了一系列易于使用的函数和示例数据集，帮助用户快速掌握相关算法和技术。使用穿戴式惯性传感器进行人类活动识别的教程由Andreas Bulling、Ulf Blanke和Bernt Schiele撰写，并发表在ACM Computing Surveys 46卷第3期（2014年1月），共33页。该论文详细介绍了基于MATLAB工具箱的人体惯性传感器用于人类活动识别的方法和技术。文章标题为“A Tutorial on Human Activity Recognition Using Body-worn Inertial Sensors”，其DOI信息如下： @article{bulling14_csur, title = {A Tutorial on Human Activity Recognition Using Body-worn Inertial Sensors}, author = {Andreas Bulling and Ulf Blanke and Bernt Schiele} }

基于MATLAB的人脸识别CNN及模型

优质

本研究采用MATLAB平台，构建并训练了卷积神经网络（CNN）模型以实现高效精准的人脸识别功能，探讨其在不同场景下的应用与优化。使用深度学习进行人脸识别（CNN）的完整步骤可以在MATLAB平台上实现。这一过程包括数据预处理、模型构建与训练以及结果评估等多个环节。通过采用卷积神经网络技术，能够有效提高人脸图像识别的准确性和效率。具体实施时需注意选择合适的数据集，并对算法参数进行细致调整以优化性能表现。

基于CNN-LSTM-Attention模型的分类预测Matlab代码（适用于2020版）

优质

本段介绍基于CNN-LSTM-Attention模型的分类预测Matlab代码，专为Matlab 2020版本设计，适用于处理复杂时间序列数据，提升预测准确率。基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的分类预测模型在Matlab 2020版本及以上中实现，适用于多特征输入单输出的二分类及多分类任务。代码详细注释，便于用户直接替换数据进行使用。该程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。

人体活动识别

优质

人体活动识别是一门研究如何通过传感器数据来自动检测和分类人类日常活动中动作的技术。它广泛应用于健康监测、智能家居及虚拟现实等领域，旨在提高人们的生活质量与便利性。人类活动识别项目旨在建立一个模型来预测人的日常行为动作，包括行走、上楼、下楼、坐立和躺卧。该项目的数据来源于30位参与者（在数据集中被称为主题），他们佩戴智能手机于腰部进行不同类型的活动。这些传感器记录了加速度计与陀螺仪的信号变化。具体来说，通过使用手机中的加速度计和陀螺仪来收集“三轴线性加速”(tAcc-XYZ) 和 “三轴角速率” (tGyro-XYZ)，其中前缀 t 表示时间维度，后缀 XYZ 则代表在 X、Y 及 Z 三个方向上的信号。此外，实验过程还通过视频进行录制，并由人工对数据进行了标记。

手势识别-PyTorch：基于CNN和LSTM的动作识别网络

优质

本项目利用PyTorch框架开发了一个动作识别系统，采用卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）相结合的方式对手势进行分类识别。手势动作识别微调预训练的CNN模型（如AlexNet、VGG、ResNet），然后对LSTM进行微调。该网络用于控制无人机的手势操作。 **训练步骤：** 1. 下载直升机编组数据集。 2. 将下载的数据集放置在项目的/data文件夹中。 3. 运行训练代码，指定数据文件夹的路径： ```shell python basic_lstm.py ../data ``` **测试步骤：** 使用带有指定模型的网络摄像头运行在线测试代码： ```shell cd testing python lstm_test.py ../weights/model_best_865.pth.tar ``` 依赖库包括： - pyTorch 0.3.xx - OpenCV 3.3.1 - PIL 5.0.0 - Numpy 1.13.1

基于CNN的人脸识别：利用Keras实现简易面部识别模型

优质

本文介绍了一个使用Keras库构建的基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别模型。通过简洁明了的方式讲解如何搭建并训练一个基础但有效的面部识别系统，适合初学者快速入门人脸识别技术领域。使用CNN的人脸识别：利用Keras实现简单的人脸识别CNN。

人脸识别CNN模型及MATLAB源码.zip

优质

本资源包含基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别模型及其MATLAB实现代码，适用于研究与学习人脸识别技术。本段落将深入探讨人脸识别技术及其基于卷积神经网络（CNN）的实现方法，并介绍如何在MATLAB环境中构建与应用这样的模型。一、卷积神经网络（CNN） 1. CNN简介：CNN是一种深度学习模型，特别适用于处理二维结构数据如图像。它由多个层组成，包括卷积层和池化层等，能够自动提取并抽象图像特征。 2. CNN组件： - 卷积层：通过使用卷积核扫描输入的图像以获取局部特征。 - 激活函数（例如ReLU）用于引入非线性特性，增强模型的表现能力。 - 池化层：减少计算量同时保留关键信息，如最大池化操作。 - 全连接层：将前一层的所有节点与本层相连，适用于分类任务。二、人脸识别CNN模型 1. 模型架构：常见的用于人脸识别的CNN模型包括VGGFace、FaceNet和OpenFace等。这些模型通常包含预处理步骤（如归一化和裁剪），随后是多层卷积及全连接网络结构，并以最终分类器结束。 2. 特征表示：找到有效的特征表达方式对于人脸识别至关重要，而CNN通过学习得到的特征向量可以作为人脸的独特标识符。 3. 训练策略：通常采用监督式机器学习方法训练模型，利用大量带有标签的人脸图像数据集进行训练以使模型能够区分不同个体的身份信息。三、MATLAB实现 1. MATLAB中的深度学习工具箱：提供了一系列用于创建、训练和评估CNN的内置函数。 2. 创建模型：通过使用`convnet`等函数定义卷积层、池化层以及全连接层的具体参数来构建网络架构。 3. 数据预处理：利用MATLAB的图像读取与调整大小功能（例如`imread`, `imresize`）和浮点数转换工具（如`im2double`），完成必要的数据准备。对于人脸识别任务，可能还需要执行灰度化或标准化等操作。 4. 训练模型：通过调用诸如`trainNetwork`这样的函数对网络进行训练，并设置适当的优化器、损失函数以及验证集。 5. 测试与应用：使用分类（classify）或者预测（predict）功能来评估未知人脸的身份标识。四、实际应用场景 1. 安全系统：人脸识别技术广泛应用于门禁控制和手机解锁等场合，为用户提供便捷的安全认证途径。 2. 社交媒体平台：能够自动识别并标记照片中的人物身份，从而提升用户体验度。 3. 监控与执法领域：在监控视频流中实现对特定目标或失踪人员的快速定位。总结来看，在MATLAB环境下进行人脸识别CNN模型的应用开发涵盖了从图像预处理到网络构建、训练再到最后测试和部署等各个环节。掌握这些步骤有助于更好地应用于实际项目当中，进一步提高个人在此领域的技术水平。

基于CNN-LSTM-Attention和Protypical Network的鸟类声纹识别.zip

优质

本研究结合CNN-LSTM-Attention模型与原型网络（Protoypical Network），旨在提高鸟类声纹识别精度。通过深度学习方法分析音频特征，实现高效且准确的分类。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别及自然语言处理等领域广泛应用。CNN的设计灵感来源于大脑皮层中对视觉信息的处理方式，其主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 ### 1. 局部感知与卷积操作 **卷积层**是CNN的基本组成部分，通过一组可学习的滤波器（或称为卷积核）在输入图像上进行滑动扫描。每个滤波器对局部区域内的像素值进行加权求和以生成输出值，从而捕获边缘、纹理等局部特征。 ### 2. 权重共享 CNN中同一个滤波器在整个输入图像上的权重保持不变，这意味着无论其在哪个位置应用，都使用相同的参数集来提取特征。这种特性减少了模型的复杂性，并增强了对平移不变性的处理能力，即相同类型的特征可以在任何地方被识别。 ### 3. 池化操作 **池化层**通常位于卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见的方法包括最大值和平均值池化，它们分别取局部区域的最大或平均值作为输出。这有助于减少模型对位置变化的敏感度，并保留关键特征。 ### 4. 多层级抽象 CNN由多卷积层和池化层组成，形成深度网络结构。随着层次加深，提取出越来越复杂的特征：底层可能检测边缘、角点等基本形态；中间层识别纹理和部件；高层则捕捉整个对象或场景的高级语义信息。 ### 5. 激活函数与正则化非线性激活函数（如ReLU）被用于增加网络处理复杂模式的能力，同时L2正则化及Dropout技术可防止过拟合现象的发生。这些方法共同作用以提高模型在未见过数据上的表现能力。 ### 6. 应用场景 CNN展示了其广泛的实用价值，在包括但不限于以下方面： - 图像分类 - 目标检测 - 语义分割 - 人脸识别 - 医学影像分析（如肿瘤识别） - 自然语言处理任务中的文本分类等，尽管这些应用场景通常需要结合其他类型的网络结构。 ### 7. 发展与演变 CNN的概念在20世纪80年代被提出，并随着硬件加速器的出现和大规模数据集的应用而迅速发展。从早期的手写数字识别模型LeNet-5到现代架构如AlexNet、VGG以及ResNet，这些进步推动了图像处理技术的进步。如今，基于注意力机制、残差学习等先进思想的CNN已成为深度学习领域不可或缺的一部分，并持续创新中。综上所述，卷积神经网络通过其独特的设计特点，在从复杂数据集提取有用特征方面表现出色，成为解决视觉和视频任务的重要工具之一，并在众多实际应用中取得了显著效果。

基于智能手机的人类活动识别数据集

优质

本数据集通过智能手机传感器收集人类日常活动信息，涵盖多种场景与行为模式，旨在促进智能生活研究与发展。类活动识别数据库是基于30名受试者的记录建立的，在进行日常生活活动（ADL）期间，他们携带了一个嵌入式惯性传感器的腰装智能手机。数据集中的每条记录提供以下信息：加速度计三轴加速度（总加速度）和估计的身体加速度；陀螺仪三轴角速度；包含时域和频域变量的561特征向量；活动标签以及参与实验主体的身份标识符。该实验在30名年龄介于19至48岁的志愿者中进行，每个人都在腰间佩戴了三星Galaxy S II智能手机，并进行了六项不同活动（行走、上楼、下楼、坐立、站立和躺卧）。