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公开(公告)号：CN116186517A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310209878.5
申请日：2023-03-07
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/213 , G08B21/04 , G06F18/25 , G06F18/2135 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种人体姿态识别方法，包括：获取可穿戴设备上传的姿态数据；将姿态数据进行预置分类，得到非周期性姿态数据和周期性姿态数据；将非周期性姿态数据进行分解，得到第一时序特征矩阵；将周期性姿态数据进行空间特征提取，得到空间特征矩阵，将周期性姿态数据进行信号分解，得到第二时序特征矩阵，并将空间特征矩阵与第二时序特征矩阵进行融合，得到融合特征矩阵；对时序特征矩阵进行分类，得到第一姿态特征；将融合特征矩阵分别输入多个分类器进行分类，得到多个分类结果，并对多个分类结果进行投票，得到第二姿态特征；结合第一姿态特征和第二姿态特征进行判断，得到姿态识别结果；提高了姿态识别的准确度。
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