Journal of Shanghai Jiao Tong University

Journal of Shanghai Jiaotong University >

2016 , Vol. 50 >Issue 7: 1065 - 1070

DOI: https://doi.org/10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.07.014

连续时变自编码机在人体行为识别中的应用

  • 王鲁昆 ,
  • 唐功友 ,
  • 张健 ,
  • 田春鹏
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  • 山东科技大学, 中国海洋大学

Online published: 2025-07-02

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Abstract

针对人体行为数据的识别与分类问题,提出一种连续时变自编码机(Continuous Time-varying Autoencoder,CTAE)模型.该模型在激活函数中增加高斯随机单元,强化对非线性连续型数据的特征学习与提取.在人体行为识别实验中,从原始数据信号中提取十维频域特征和四维时域特征;利用主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)方法实现特征数据降维;针对预处理完的人体行为数据,训练由多个CTAE组成的深度信念网络(Deep Belief Network,DBN),实现行为识别与非线性分类.仿真验证了模型的有效性.

Key words： 连续时变自编码机, 深度信念网络, 人体行为识别, 深度学习

Cite this article

王鲁昆 , 唐功友 , 张健 , 田春鹏 . 连续时变自编码机在人体行为识别中的应用[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2016 , 50(7) : 1065 -1070 . DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.07.014

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