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基于块稀疏贝叶斯学习的人体运动模式识别 被引量:3
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作者 吴建宁 徐海东 +1 位作者 凌雲 王佳境 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第4期1039-1044,共6页
在人体运动模式识别中,传统稀疏表示分类算法未考虑待测试样本相应稀疏系数向量内在块结构相关性信息,影响了算法识别性能。为此,提出一种基于块稀疏模型的人体运动模式识别方法。该方法充分利用人体运动模式内在块稀疏结构,将人体运动... 在人体运动模式识别中,传统稀疏表示分类算法未考虑待测试样本相应稀疏系数向量内在块结构相关性信息,影响了算法识别性能。为此,提出一种基于块稀疏模型的人体运动模式识别方法。该方法充分利用人体运动模式内在块稀疏结构,将人体运动模式识别问题转化为稀疏表示问题,采用块稀疏贝叶斯学习算法,求解基于样本训练集优化稀疏表示待测样本的稀疏系数,并根据稀疏系数重构残差判定待识别动作类别,能有效提高人体运动模式识别率。选用包含多类别人体动作行为模式的USC-HAD数据库对所提算法性能进行了验证。实验结果表明,所提算法能够有效捕获不同运动模式内在差异信息,平均动作识别率达到97.86%,比传统动作识别方法平均提高近5%,有效提高了动作识别准确率。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏表示 块稀疏贝叶斯学习 人体运动 模式识别
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基于随机投影的快速稀疏表示人体动作识别方法 被引量:2
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作者 吴建宁 徐海东 +1 位作者 王佳境 凌雲 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期38-46,共9页
为有效解决体域网人体行为动作远程识别系统低功耗和快速准确识别的问题,提出一种基于随机投影的快速稀疏表示人体行为动作识别的方法。该方法基于压缩感知随机投影方式压缩数据,获取待测试样本邻近类中较少最近邻训练样本,构建测试样... 为有效解决体域网人体行为动作远程识别系统低功耗和快速准确识别的问题,提出一种基于随机投影的快速稀疏表示人体行为动作识别的方法。该方法基于压缩感知随机投影方式压缩数据,获取待测试样本邻近类中较少最近邻训练样本,构建测试样本稀疏表示时的训练样本集,以期达到最优线性重构测试样本;在降低传感器装置功耗和稀疏表示识别算法计算复杂度基础上,捕捉人体行为动作本质特征信息,提高多类别动作识别率。采用国际公开可穿戴传感器动作识别数据库WARD多类别动作数据,验证所提算法的有效性。实验结果表明,当数据压缩率为50%,所提算法能够获得最高平均识别率(92.78%),比传统稀疏表示分类算法获得的动作识别率提高近5%,并显著降低其相应的运行时间,能准确稀疏表示多类别人体行为动作信号,有效降低稀疏表示分类算法的计算法复杂度和运行时间,明显提高多类别动作识别率,为构建快速稀疏表示动作识别提供一个新的思路和方法。 展开更多
关键词 体域网 随机投影 稀疏表示 邻近类 动作识别
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基于K-SVD的最大似然稀疏表示体域网动作分类算法 被引量:1
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作者 王佳境 吴建宁 +1 位作者 凌雲 李杰成 《计算机系统应用》 2018年第2期144-150,共7页
为有效提高体域网动作分类性能,本文提出了一种基于K-SVD的最大似然稀疏表示体域网动作分类算法.该算法首先基于K-SVD优化学习算法,将不同动作模式训练样本按其所属类别分组优化训练,避免各类样本数据训练时相互干扰,得到不同动作模式... 为有效提高体域网动作分类性能,本文提出了一种基于K-SVD的最大似然稀疏表示体域网动作分类算法.该算法首先基于K-SVD优化学习算法,将不同动作模式训练样本按其所属类别分组优化训练,避免各类样本数据训练时相互干扰,得到不同动作模式类别所属的子字典,然后将其拼合构成一个完整字典,准确稀疏表示测试样本,最后基于最大似然稀疏模型准确估计稀疏表示系数残差,并得到测试样本所属类别.实验结果表明,本文所提算法能够获得最优字典,基于最大似然稀疏表示可准确估计测试动作样本稀疏表示残差.所提算法识别率明显优于传统稀疏表示动作分类算法,可有效提高体域网动作模式分类性能. 展开更多
关键词 体域网 动作识别 稀疏表示 过完备字典 最大似然模型
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让我们的班级星光灿烂
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作者 王佳境 《基础教育论坛》 2012年第Z1期80-82,共3页
每一个孩子都应该是一颗耀眼的星,帮助他们找到自己的空间,找到属于自己的位置!——题记班主任的职责和任务主要是对班级学生全面负责、全面管理、处理好班集体和个人遇到的新问题,言传"心"教,运用现代的教学理念和高尚的人... 每一个孩子都应该是一颗耀眼的星,帮助他们找到自己的空间,找到属于自己的位置!——题记班主任的职责和任务主要是对班级学生全面负责、全面管理、处理好班集体和个人遇到的新问题,言传"心"教,运用现代的教学理念和高尚的人格魅力,去培育具有实践能力和创造精神的人才。班主任在班级管理中,要确立民主的班级管理意识,树立管理育人的观念。 展开更多
关键词 班级活动 星光灿烂 班集体 人格魅力 创造精神 学习方法指导 任课老师 生命之树 总校 习惯养成
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一种用于鉴别体域网动作模式的近邻快速鲁棒协作表示分类算法
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作者 吴建宁 凌雲 +1 位作者 王佳境 林英杰 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期545-552,共8页
提出一种近邻快速鲁棒协作表示体域网动作模式分类算法,旨在基于体域网多传感动作模式数据结构内在相似性,利用最近邻原则,寻找与测试动作样本密切相关的少量近邻类别和近邻训练样本,重新构造训练样本集,然后基于新训练样本集构建快速... 提出一种近邻快速鲁棒协作表示体域网动作模式分类算法,旨在基于体域网多传感动作模式数据结构内在相似性,利用最近邻原则,寻找与测试动作样本密切相关的少量近邻类别和近邻训练样本,重新构造训练样本集,然后基于新训练样本集构建快速鲁棒协作表示动作分类模型,通过扩展拉格朗日乘数算法求解待定测试样本协作表示系数和表示残差,定义判定测试样本所属类别规则,有效提高分类性能。采用公开的美国加州伯克利大学多传感动作模式数据库验证所提算法有效性。结果表明,所提算法能够从体域网多传感数据中获得更多与动作模式密切相关的协调性和相关性,动作模式识别率提高2%,运行时间仅需6.5 s,分类性能明显优于稀疏表示动作模式分类性能,有望为临床鉴别人体动作模式提供一个新的技术解决方案。 展开更多
关键词 协作表示分类 体域网 动作模式分类 最近邻
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