Har-with-IMU-Transformer: 基于中间件的人体活动与变压器识别

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
Har-with-IMU-Transformer 是一种创新的方法，结合了IMU传感器数据和Transformer模型，用于精准地识别人体运动活动。该方法通过引入中间层处理机制来优化数据的提取和分析过程，旨在提高人体动作识别系统的准确性和效率。该存储库提供了使用Transformers增强基于惯性的人类活动识别方法的官方PyTorch实现。我们提出了一种通用框架，用于基于惯性的Transformer编码器架构来完成人类活动识别任务。此框架利用移动设备上的惯性传感器收集的数据随时间进行学习，并应用于智能手机位置识别和人类活动识别等任务。所提出的使用Transformers的方法是首个针对此类任务的实施方法，在多个数据集上显示出一致改进的效果。我们的模型架构（IMU-Transformer）如下所示：该存储库支持基于惯性的深度学习模型训练与测试，这些模型采用来自运动传感器的数据并对各种人类活动进行分类。我们提供了两种模式的支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

Har-with-IMU-Transformer: 基于中间件的人体活动与变压器识别

优质

Har-with-IMU-Transformer 是一种创新的方法，结合了IMU传感器数据和Transformer模型，用于精准地识别人体运动活动。该方法通过引入中间层处理机制来优化数据的提取和分析过程，旨在提高人体动作识别系统的准确性和效率。该存储库提供了使用Transformers增强基于惯性的人类活动识别方法的官方PyTorch实现。我们提出了一种通用框架，用于基于惯性的Transformer编码器架构来完成人类活动识别任务。此框架利用移动设备上的惯性传感器收集的数据随时间进行学习，并应用于智能手机位置识别和人类活动识别等任务。所提出的使用Transformers的方法是首个针对此类任务的实施方法，在多个数据集上显示出一致改进的效果。我们的模型架构（IMU-Transformer）如下所示：该存储库支持基于惯性的深度学习模型训练与测试，这些模型采用来自运动传感器的数据并对各种人类活动进行分类。我们提供了两种模式的支持。

人类活动识别：基于UCI HAR数据集的机器学习应用

优质

本研究利用UCI HAR数据集进行机器学习分析，旨在提升对人类日常活动中动作行为的精准识别能力，为智能生活提供技术支持。在UCI HAR数据集上使用机器学习进行人类活动识别。

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。

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。

人类活动识别(HAR)中的深度神经网络应用

优质

本文探讨了深度神经网络在人类活动识别（HAR）领域的应用，分析其优势和挑战，并展望未来的发展趋势。哈尔使用深度神经网络进行人类活动识别（HAR）。

基于Transformer的车辆与行人识别

优质

本研究提出了一种基于Transformer架构的新型算法，旨在提升复杂环境下的车辆和行人识别精度，推动智能交通系统的发展。基于Transformer的车辆行人识别项目包括已经训练好的模型、训练代码、测试代码、数据集以及环境配置情况。此外还包含预测后的示例图，整个项目被打包在一起。

面部变换器：人脸识别变压器

优质

《面部变换器：人脸识别变压器》是一款创新的人脸识别软件应用，能够实时分析并转换用户面部特征，提供独特的互动体验和趣味功能。脸部变形金刚是用于识别的人脸变压器的代码实现。最近，在自然语言处理（NLP）领域以及计算机视觉领域都对Transformer模型产生了极大的兴趣。我们探讨了将Transformer应用于人脸识别的可能性，同时想知道其性能是否优于传统的卷积神经网络（CNN）。为此，我们研究并测试了几种基于Transformer架构的人脸识别模型，并在大规模数据库MS-Celeb-1M上进行了训练，在包括LFW、SLLFW、CALFW、CPLFW、TALFW、CFP-FP、AGEDB和IJB-C在内的多个主流基准数据集上评估了这些模型的性能。研究结果表明，与CNN相比，在参数数量相近的情况下，基于Transformer的人脸识别模型可以达到相似或更好的性能。使用说明： 1. 准备工作：该代码主要依赖于PyTorch和torchvision库，并且需要安装vit-pytorch和timm==0.3.2这两个额外的包。感谢这些项目的贡献者们的支持与帮助。

Keras-Transformer：基于Keras的变压器实现

优质

Keras-Transformer是一款利用Keras框架构建的高效Transformer模型实现工具，适用于自然语言处理任务，提供简洁、灵活的API接口。我们实施了一个名为“注意就是您所需要的”的变压器项目，并提供了详细的指南来帮助理解变压器的概念以及所需的Keras功能和技术（请参阅Guide.md和Walkthrough.md）。我们的目标是让社区能够以更稳健且更快的方式创建并自动化定制的Keras层、模型及解决方案。此外，我们还分享了通过DSL设置机器翻译演示的例子。如果有条件训练大型模型，并愿意共享结果，我们将非常感激。由于计算资源有限，目前无法进行全面测试；不过，在开发过程中已进行了正式和非正式的测试。我们也欢迎任何建议或需求反馈。如果您有其他Keras技巧或者替代方法，请为文档贡献您的知识。关键在于通过DSL定义模型训练及解码过程从而实现自动化执行，并从定制培训师中抽象出基本的培训信息（如检查点、工件管理等）。同时，我们还保留了生成器明确接口以支持所谓的“内生生成器”。

基于Detectron2与LSTM的人体动作识别方法

优质

本研究提出了一种结合Detectron2和LSTM的技术方案，用于高效准确地识别视频中人体的动作。通过深度学习模型的有效融合，该方法在复杂场景下展现出优越性能。在代码中我们将解释如何使用姿势估计和LSTM（长短期记忆）创建一个用于人类动作识别的应用程序。我们将开发一个网页应用，它接收一段视频输入，并生成带有标识动作类注释的输出视频。

HTML5 人脸识别人体活体验证示例

优质

本示例展示如何使用HTML5技术实现人脸识别与人体动作检测的活体验证功能，确保身份认证过程的安全性和可靠性。 HTML5 的人脸识别活体认证实例可以在TOMCAT下部署并运行index.html来使用。