[发明专利]一种基于半监督学习的无线跨域动作识别方法有效
| 申请号： | 202010950803.9 | 申请日： | 2020-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN112101184B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 周瑞;龚子元;刘宇轩;唐凯;周保 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 邹裕蓉 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于半监督学习的无线跨域动作识别方法，根据人体动作对无线信号产生影响的原理，从WiFi信号的CSI数据中提取各子载波的幅值信息进行动作识别。为了解决不易获得大量标注数据的问题，本发明只对少量动作样本标注真实动作标签，然后通过DTW算法计算无标签样本与带标签样本之间的相似度，为无标签样本贴上伪标签，从而扩大训练样本集。为增加动作识别模型的泛化性，实现不同位置或不同人动作识别，本发明提出分类‑聚类综合模型，建立SOM网络对动作样本进行聚类，结合分类和聚类的结果对样本进行最终分类。本发明降低了监督学习模型对大量带标签样本的依赖性，仅使用少量带标签样本结合无标签样本来训练分类模型，具有较高泛化性，能够实现跨域动作识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 无线 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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