基于深度学习的放置方式和位置无关运动识别
传统基于加速度传感器的运动识别方法要求传感设备的放置方式和位置是固定的,然而在目前以智能手机作为传感设备的运动识别中,传统运动识别方法将无法做出准确的识别.为解决此问题,本文提出了一种基于深度学习的放置方式和位置无关的运动识别方法.该方法使用栈式自动编码器从加速度数据中学习深度特征,并设计出不同放置方式和不同放置位置对所学特征进行验证的方法.实验结果表明,这些深度特征能够有效提高在非固定加速度传感设备放置方式和位置下的运动识别准确率.
运动识别 加速度传感器 设备位置 深度学习
沈延斌 陈岭 郭浩东 陈根才
浙江大学计算机科学与技术学院,杭州310027
国内会议
葫芦岛
中文
341-347
2015-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）