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Human Activity Recognition using LSTM

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简介：
本研究利用长短期记忆网络（LSTM）进行人类活动识别，通过分析传感器数据来准确判断个体行为模式，提升智能系统对人的理解能力。 信号数据的采集来源于智能手机内置的加速度传感器。实验选取了六种常见的日常行为：走路、慢跑、上楼梯、下楼梯、坐和站立。收集到的数据经过特征抽取，然后利用支持向量机对这些特征进行分类，最终识别出这六类人类行为。

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  • Human Activity Recognition using LSTM
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    本研究利用长短期记忆网络（LSTM）进行人类活动识别，通过分析传感器数据来准确判断个体行为模式，提升智能系统对人的理解能力。 信号数据的采集来源于智能手机内置的加速度传感器。实验选取了六种常见的日常行为：走路、慢跑、上楼梯、下楼梯、坐和站立。收集到的数据经过特征抽取，然后利用支持向量机对这些特征进行分类，最终识别出这六类人类行为。
     
  • Human Activity Recognition via Smartphone Data Set
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    《基于智能手机数据的人体活动识别》旨在通过分析手机内置传感器（如加速度计、陀螺仪）收集的数据，准确地识别用户正在进行的身体动作或活动类型。该研究对于开发智能健康监测应用和改善用户体验具有重要意义。 此存储库用于Coursera课程《获取和清理数据》的项目作业。该项目旨在让个人展示其收集、使用、清洗、汇总及记录数据集的能力。UCI机器学习仓库提供了相关资源，并附有以下指导： 使用R语言创建整洁的数据集，具体要求如下： - 创建一个名为run_analysis.R的脚本。 - 将训练和测试集合并成单一数据集； - 提取每次测量中的平均值与标准差； - 利用描述性活动名称来命名数据集中各项活动； - 使用适当的描述性变量名标记数据集。 - 创建第二个独立整洁的数据集，其中包含每个动作及每位参与者的所有变量的均值。 - 编写一个代码簿文件，并将其与run_analysis.R脚本一同上传至GitHub存储库。此代码簿需详细说明变量、数据以及为整理和汇总数据所执行的操作或转换。 项目仓库的内容及结构： - 包含HAR（Human Activity Recognition）的数据集。
     
  • speech recognition using DTW.rar_dtw_dtw algorithm_matlab_speech recognition
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    本资源为使用DTW（动态时间规整）算法进行语音识别的MATLAB实现代码包。适用于研究和学习语音信号处理与模式匹配技术的学生及研究人员。 基于DTW算法实现孤立数字及连续数字语句的识别，其识别率表现良好（内含语音数据集）。
     
  • 人类活动识别：基于智能手机传感器的Human-Activity-Recognition系统
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    本研究开发了一套利用智能手机内置传感器数据的人体活动识别系统（Human Activity Recognition, HAR），旨在通过分析用户日常行为模式，实现对走路、跑步、骑车等不同活动类型的自动识别与分类。该系统具备高准确率及低能耗的特点，为智能健康监测和人机交互领域提供了新的解决方案。 人体活动识别通过智能手机上的传感器来识别人类的活动。所需的技术包括加速度计、Matlab以及基本机器学习知识，并且需要Android环境的支持。 在处理数据的过程中，原始数据数组长度为N，每个框架包含250个样本，相邻帧之间有重叠的50个样本。总的帧数量是frameNum，维度数是dimNum（8）。 主要变量包括： - rawData：合并了一个活动的所有文件中的所有数据，大小为(N * 3)。 - frame：将rawData重塑成(frameNum * frameSize * 3)的形式。 - 框架标签和frameData：原始的三轴数据扩展后的维度和大小是(frameNum * frameLen * dimNum)。 特征提取过程是从frameData中抽取，同时也会从训练数据集中进行特征提取。总的来说，只需要按照“数据处理”部分的操作步骤运行或遵循，并根据需要调整文件格式后将文件放入指定文件夹内即可。
     
  • Human Detection Using Histograms of Oriented Gradients.pdf
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    本文介绍了利用直方图导向梯度（HOG）进行人体检测的方法，通过分析图像中的局部模式和边缘方向信息来识别图片中的人体。 《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》这篇论文由Navneet Dalal 和 Bill Triggs撰写，是关于HOG特征的重要文献。
     
  • Pool Table Ball Recognition Using OpenCV
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    本项目利用OpenCV技术实现自动识别台球的位置和种类，旨在提高台球游戏分析与训练的效率和准确性。 台球桌Python代码可以从比赛屏幕截图中识别桌子上的撞球。目前能够将倾斜的图像转换为俯视图，识别并圈出球。通过颜色识别轨道上的球和集群，并返回每个球的质心。然后将这些信息绘制在桌子上，并重构桌子床和球ID码以消除重叠。
     
  • Strong Face Recognition Using Sparse Representation
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    本文提出了一种基于稀疏表示的强人脸识别方法，通过优化算法获取有效特征，提高了在复杂背景下的识别准确率。 最新的面部识别算法具有高识别率和优秀的抗干扰性能，在训练样本较少的情况下也能保持良好的识别效果。
     
  • Face-Recognition-Security-System-using-Fully-Homomorphic-Encryption
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    本项目研发了一种基于全同态加密技术的人脸识别安全系统，旨在实现数据加密状态下的人脸匹配，确保用户生物特征信息安全。 基于全同态加密的安全人脸识别系统 随着人脸识别技术的广泛应用，人脸数据安全问题变得越来越突出。我们采用了一种名为“全同态加密”的方法来确保数据的安全性。 全同态加密是一种允许在密文上直接进行计算的技术，而无需先解密的数据保护机制。这意味着，在不泄露原始信息的情况下，可以对加密后的数据执行复杂的数学运算和分析操作。例如，在人脸识别系统中，可以通过公钥将面部图像或其他敏感数据转换成密文形式，并在此基础上完成必要的处理任务（如特征提取、模式匹配等）。整个计算过程都在加密状态下进行，最终结果仍然是以密文的形式呈现给用户。只有拥有私钥的合法持有者才能解码这些信息。 本项目在开发过程中面临了几个挑战： 1. 跨语言编程：全同态加密算法主要用C++实现，而人脸识别技术则基于Python构建； 2. 算法效率和准确性之间的权衡：为了保证计算过程中的安全性，可能需要牺牲一定的性能或精度； 尽管存在这些困难，我们的项目最终获得了第十二届全国大学生信息安全竞赛的国家级二等奖。
     
  • Face Recognition Using DeepID3 and Very Deep Neural Networks
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    本文探讨了利用DeepID3和非常深神经网络进行人脸识别的方法，通过实验验证了这两种方法的有效性和优越性。 人脸识别论文《DeepID3：使用非常深的神经网络进行面部识别》由Yi Sun、Ding Liang、Xiaogang Wang和Xiaoou Tang撰写，翻译工作耗时两天，希望能对大家有所帮助。