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陈野

作品数:3 被引量:10H指数:3
供职机构:大连理工大学控制科学与工程学院更多>>
发文基金:辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇隐马尔可夫模...
  • 2篇体感
  • 2篇马尔可夫
  • 2篇马尔可夫模型
  • 1篇一阶逻辑
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇识别方法
  • 1篇数据融合
  • 1篇双人
  • 1篇特征提取
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇SVM

机构

  • 3篇大连理工大学
  • 2篇中国科学院
  • 1篇大连东软信息...
  • 1篇大连市中心医...

作者

  • 3篇王哲龙
  • 3篇陈野
  • 2篇武东辉
  • 1篇李政霖
  • 1篇李宏伟

传媒

  • 2篇大连理工大学...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于BSN和神经网络的人体日常动作识别方法被引量:3
2013年
基于人体传感器网络(BSN)对人体动作的识别,在远程医疗服务中具有重要应用.搭建了一个基于BSN的人体动作监测平台,实验中通过固定在人体腰部和大腿上的两个加速度传感器节点,来采集人体日常生活中的7个动作所产生的加速度信号.特征提取包含传感器节点在3个轴上信号的时域和频域信息,并采用神经网络和分层的方法融合信息对7个动作进行分类和识别.实验结果表明,应用所搭建的BSN平台和识别方法,采用两个传感器节点识别人体日常生活中的7个动作具有很高的正确率.
陈野王哲龙李政霖李宏伟
关键词:特征提取神经网络
基于HMMs和SVM的人体日常动作序列分割识别研究被引量:4
2015年
随着微机电系统(MEMS)研究的精细化,人体传感器网络(简称体感网)技术在医疗监护领域有了长足发展,而人体动作分析与识别是体感网中富有挑战性的研究课题.采用动态隐马尔可夫模型(HMMs)方法对基于用体感网技术的人体动作序列进行了分割,并且对分割精准度进行了度量分析.从实验结果可以看到,动态HMMs方法优于LIR和Top-Down方法,其分割精准度达到了80%以上.对分割后的数据提取均值、方差等特征,采用支持向量机(SVM)方法分类识别的结果表明所提分割方法具有良好的稳健性,平均识别准确率在89%左右,与手动分割接近.
武东辉王哲龙陈野
基于BSN识别双人交互动作方法的研究被引量:3
2014年
基于体感网对人体动作进行识别的很多研究都是针对单人动作,很少有研究讨论双人交互动作的识别。针对双人交互动作中两人肢体行为的特点,提出了一种隐马尔可夫模型和马尔可夫逻辑网相结合的方法。其中,单人原子行为通过建立隐马尔可夫模型来进行识别,在两人交互行为的语义建模中,建立一阶逻辑知识库,并通过训练马尔可夫逻辑网来最终实现两人交互行为的决策。实验结果表明,与基于特征层数据融合的一些方法相比,该方法获得了更高的识别精度,能够有效地识别出双人交互动作。
陈野王哲龙武东辉
关键词:隐马尔可夫模型数据融合一阶逻辑
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