人体行为识别

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基于双通道图卷积网络的人体行为识别方法
《传感器与微系统》2025年第3期138-142,共5页商樊淇 李志新 郇战 陈瑛 王永松 梁久祯 
国家自然科学基金资助项目(62201093);江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(KYCX23_3070)。
通过可穿戴传感器识别人体行为受到了广泛关注。现有的方法忽略了个体行为数据之间的潜在关系,尤其不能处理类内差异和类间相似的问题。为了解决这一限制,本文提出了具有特征相似性和个人特点的双通道混合图卷积网络(GCN)。一个通道通...
关键词：深度学习 人体行为识别 图卷积神经网络 
基于骨骼图神经网络的人体行为识别综述
《计算机工程与应用》2025年第3期34-47,共14页蒋悦晗 陈俊杰 李洪均 
国家自然科学基金(62371261);南通市科技计划基金(JC2023076);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX24_3643)。
基于骨骼图神经网络的人体行为识别凭借其简洁性和鲁棒性引起了人们的广泛关注,图数据对于处理人体骨骼信息有天然的优势,逐渐成为行为识别领域的研究热点。从行为识别这个宽泛的基本概念入手,进一步引入用骨骼图神经网络进行的人体行...
关键词：行为识别 深度学习 图神经网络 注意力机制 
基于散射分离的多通道雷达人体行为识别方法
《电波科学学报》2025年第1期172-183,共12页李未一 杨健 方旖 贾勇 张伟 
四川省科技厅计划项目(2022YFS0531);国家自然科学基金(U20B2070);衢州市政府资助项目(2022D008,2022D005)。
人体目标相对于雷达呈现典型的多散射特性,强散射的躯干部位回波会掩盖四肢和头部等弱散射部位回波,限制了行为识别性能。基于此,本文提出一种基于散射分离的多通道雷达人体行为识别方法。首先,将多个收发通道的人体回波数据堆叠后进行...
关键词：散射分离 多通道雷达 人体行为识别 主成分分析(PCA) 支持向量机(SVM) 
基于CNN-GRU和注意力机制的人体行为识别算法
《电脑知识与技术》2025年第1期41-44,共4页周巧扣 
2022年高校哲学社会科学研究一般项目(2022SJYB2365);2022年江苏省高校“高质量公共课教学改革研究”专项课题(2022JDKT080)。
针对传感器体积小、计算能力有限以及收集数据通常表现为连续信号的特征,文章提出了一种基于CNN-GRU-Attention的人体行为识别算法。该算法结合了卷积神经网络的空间特征提取能力和循环神经网络的时序特征提取能力,并采用结构相对简单的...
关键词：人体行为识别 CNN GRU 注意力机制 传感器数据 深度学习 
基于深度学习方法的人体行为识别综述
《济源职业技术学院学报》2024年第4期62-69,共8页张涵 冯佳红 
焦作师范高等专科学校青年基金项目(2023-QJ-04)。
当前,人体行为识别技术广泛应用于公共安全监控、智能交通调度及个性化教学中。随着计算机视觉技术的飞跃,深度学习已成为行为识别领域的核心驱动力,显著提升了识别精度与效率,推动多领域智能化发展。为了梳理深度学习方法的发展脉络,...
关键词：深度学习 行为识别 神经网络 数据集 
基于深度学习的人体行为识别研究进展
《仲恺农业工程学院学报》2024年第4期55-64,共10页郭建军 叶俊伟 孔壹右 陈杰鑫 何国煌 姚赵忠 叶淑卿 彭益满 刘双印 冯大春 刘同来 曹亮 谢彩健 
广东省农村科技特派员项目(KTP20240590、KTP20240597);广东省研究生教育创新计划项目(2024ANLK_049);广东省普通高校特色创新类项目(2023KTSCX048);广州市科技计划项目(2024E04J0106);云浮市2023省科技创新战略和乡村振兴战略专项(2023020101);2022年校级研究生教育创新计划项目(KA220160255);“双百工程”校地合作共建项目(KA24YY08304);校级“十四五”规划教材建设项目(KA24YY04803);2022年仲恺农业工程学院本科教学质量与教学改革工程项目(62);仲恺农业工程学院研究生课程思政建设项目(10).
人体行为识别作为计算机视觉领域一个重要的研究热点,近年来备受关注,在智慧医疗、智慧农业、监控安防等多领域有着广泛的应用前景.随着深度学习技术的发展,将其应用在人体行为识别已经成为一种趋势.相较于传统的人体行为识别方式,基于...
关键词：行为识别 深度学习 网络结构 数据集 
人体行为多尺度卷积双向门控循环识别模型
《湖南科技大学学报(自然科学版)》2024年第4期98-108,共11页马鹏飞 卫芬 沈意平 吕泽强 
湖南创新型省份建设专项经费资助(2020RC3049);湖南省教育厅科学研究项目资助(20C0775,21A0310);湖南省自然科学基金青年项目资助(2023JJ40289)。
为实现深度挖掘人体行为传感数据中的前后关联信息,进而达到精确识别人体行为模式的目的,针对传统卷积神经网络无法充分利用行为特征之间蕴藏的时序信息,提出一种基于注意力机制的多尺度卷积神经网络(Multi-scale Attention Convolution...
关键词：人体行为识别 多尺度卷积神经网络 注意力机制 双向门控循环单元 
基于WGAN-GP和Mean Teacher的WiFi使能跨域人体行为识别
《无线电通信技术》2024年第6期1192-1199,共8页史心玥 夏文超 赵海涛 杨丽花 阮欣雨 常天水 
国家自然科学基金面上项目(62371250);国家自然科学基金青年基金项目(62201285);江苏省基础研究计划(自然科学基金)前沿引领技术基础研究专项(BK20212001);江苏省自然科学基金-杰出青年基金项目(BK20220054)。
人体行为识别(Human Activity Recognition,HAR)是当前众多研究工作的基石,对于推动人机交互和智能数字化转型具有巨大潜力。由于目标域样本较难采集,现有方法在跨域识别方面表现不佳。为解决这一问题,提出一种新的WiFi使能跨域HAR方法,...
关键词：人体行为识别 生成对抗网络 Mean Teacher模型 跨域识别 
基于改进YOWO的人体行为识别算法
《现代计算机》2024年第22期29-35,共7页聂嘉骏 靳红雨 
提出了改进的YOWO行为识别算法——YOWO-Uni,该算法继承YOWO算法的框架,重构YOWO算法的各部分:首先,将3D网络分支中的3D-ResNext-101替换成UniFormer-XS,增强时序信息提取能力;其次,在2D网络分支中添加LSKA注意力机制,强化空间特征提取...
关键词：YOWO 人体行为识别 注意力机制 GHOST 损失函数 
骨架人体行为识别研究回顾、现状及展望
《计算机工程与应用》2024年第20期1-29,共29页边存灵 吕伟刚 冯伟 
国家自然科学基金(62277045)。
人体行为识别在视频监控、人机交互、医疗看护、体育赛事分析等领域具备重要的应用前景。近年来,随着传感器技术和人体姿态估计算法的迅猛发展,基于骨架的人体行为识别受到研究者越来越多的重视。相较于传统的视频图像数据,骨架数据以...
关键词：骨架行为识别 文献计量分析 时空特征表征 深度学习 神经网络 
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