计算机软件及计算机应用论文_基于CNN-Mogrifie

文章摘要:随着传感器、微电子等技术的发展，通过可穿戴式传感器对人体的运动模式进行识别，具有广泛的应用价值，如何提高识别的准确率，具有重要研究意义。考虑到人体下肢运动的特点，本文提出了一种基于CNN和Mogrifier LSTM的人体运动模式识别算法，先利用CNN提取原始数据的局部相关特征，再使用Mogrifier LSTM代替全连接层，挖掘局部相关特征的前后依赖关系，对行走、跑步、上楼梯、下楼梯、上坡和下坡六种常见的运动模式进行识别。实验结果表明，相比于传统LSTM算法，Mogrifier LSTM的准确率提升了1.03%，将CNN和Mogrifier LSTM相结合后，准确率进一步提升了1.17%，达到了98.18%，证明了算法的优越性。

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论文分类号:TP391.41;TP183

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