| 开本：3开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787030845511 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>人工智能>机器学习 |
商品详情
内容介绍
本书系统阐述了可标识无源感知的理论体系和方法，以技术为核心，突破传统感知方法在隐私保护、侵入性、身份识别等方面的局限。全书共章，涵盖信号特征采集、绑定式骨架建模、多模态数据融合、图卷积网络优化等关键技术，创新性地提出一系列高精度、高鲁棒的识别模型，并在自建数据集上实现了超过的分类准确率。本书还集成实现了完整的活动识别系统，为主动健康、智慧养老、人机交互等领域提供可落地的解决方案。
目录
目录
第章 绪论
研究背景及意义
国内外研究现状
参考文献
第章 标签响应信号特征数据读取方法
系统的工作原理
简介
交互
低层数据读取的软硬件环境设置
系统连接
使用
配置
标签响应信号特征数据的读取过程
读取算法
算法测试
本章小结
参考文献
第章 绑定式骨架的人体活动识别
人体活动数据集
天线部署
基于人体骨架的标签部署
标签响应信号特征数据分析
数据集
骨架活动图
人体活动姿态划分
空间骨架图生成
时空骨架图生成
识别模型
实验
本章小结
参考文献
第章 基于骨架活动图卷积网络的人体活动识别
识别模型
骨架特征矩阵读取方法
骨架活动图卷积网络基本模型
带残差网络的骨架活动图卷积网络
并行化带残差网络的骨架活动图卷积网络
实验
模型训练
消融实验
对比实验
本章小结
参考文献
第章 人体活动识别自适应全局时空图卷积网络
概述
相关理论与技术
图神经网络基础
的基本原理
的技术特点及应用领域
基于的人体活动识别
识别模型
骨架活动图构建
模型
模型
模型
实验
数据集
模型训练
消融实验
模型分类准确性评估
鲁棒性与泛化能力评估
对比实验
本章小结
参考文献
第章 基于无源感知的活动识别拓扑析聚图卷积网络
概述
识别模型
模型
模型
模型
实验
模型训练
消融实验
模型分类准确性评估
鲁棒性与泛化能力评估
对比实验
人体活动识别系统
本章小结
参考文献
第章 基于视觉与骨架式可穿戴无源感知的多模态人体活动识别
概述
相关理论基础
时空卷积网络
数据集与预处理
数据采集及处理
数据集的组成与结构
识别模型
骨架结构建模与动态特征表示
基于时空图卷积网络的人体活动识别
实验
数据集与预处理
评估指标
实验环境与参数设置
特征构造方法验证实验
改进网络结构消融实验
与现有模型对比实验
信号干扰鲁棒性实验
泛化性验证
本章小结
参考文献
第章 复杂环境下的与视觉的多模态人体活动识别
概述
识别模型
人体视觉骨架提取
基于图卷积的双模态骨架特征提取
基于图卷积的双模态骨架特征融合网络
基于跨模态注意力与门控加权的双模态融合网络
动态感知与权重自适应机制
实验
实验设置
实验结果
本章小结
参考文献
第章 基于交互学习的可穿戴感知多模态人体活动识别
概述
相关工作
识别模型
多模态人体骨架活动图
特征提取
多层交互学习注意记忆网络
深度融合网络
模型算法
实验
种模态人体骨架活动图的研究
人体活动数据集
模型训练
验证实验
消融实验
鲁棒性的研究
比较实验
本章小结
参考文献
第章 基于的多目标振动感知
概述
振动感知基础
技术
多目标数据采集与读取算法
反向散射信号物理意义分析
多目标振动压缩感知方法
振动数据集
多目标压缩感知模型
实验
本章小结
参考文献
第章 基于小波变换和时间卷积网络的时频双通道卷积振动感知
概述
数据预处理
分支数据预处理
小波分支数据预处理
振动感知模型
分支
小波分支
特征融合
优势分析
实验
模型训练
精度实验
频域宽度实验
对比实验
消融实验
多目标振动感知系统
概述
系统需求分析
系统设计
系统实现
本章小结
参考文献
内容介绍
本书系统阐述了可标识无源感知的理论体系和方法，以技术为核心，突破传统感知方法在隐私保护、侵入性、身份识别等方面的局限。全书共章，涵盖信号特征采集、绑定式骨架建模、多模态数据融合、图卷积网络优化等关键技术，创新性地提出一系列高精度、高鲁棒的识别模型，并在自建数据集上实现了超过的分类准确率。本书还集成实现了完整的活动识别系统，为主动健康、智慧养老、人机交互等领域提供可落地的解决方案。
目录
目录
第章 绪论
研究背景及意义
国内外研究现状
参考文献
第章 标签响应信号特征数据读取方法
系统的工作原理
简介
交互
低层数据读取的软硬件环境设置
系统连接
使用
配置
标签响应信号特征数据的读取过程
读取算法
算法测试
本章小结
参考文献
第章 绑定式骨架的人体活动识别
人体活动数据集
天线部署
基于人体骨架的标签部署
标签响应信号特征数据分析
数据集
骨架活动图
人体活动姿态划分
空间骨架图生成
时空骨架图生成
识别模型
实验
本章小结
参考文献
第章 基于骨架活动图卷积网络的人体活动识别
识别模型
骨架特征矩阵读取方法
骨架活动图卷积网络基本模型
带残差网络的骨架活动图卷积网络
并行化带残差网络的骨架活动图卷积网络
实验
模型训练
消融实验
对比实验
本章小结
参考文献
第章 人体活动识别自适应全局时空图卷积网络
概述
相关理论与技术
图神经网络基础
的基本原理
的技术特点及应用领域
基于的人体活动识别
识别模型
骨架活动图构建
模型
模型
模型
实验
数据集
模型训练
消融实验
模型分类准确性评估
鲁棒性与泛化能力评估
对比实验
本章小结
参考文献
第章 基于无源感知的活动识别拓扑析聚图卷积网络
概述
识别模型
模型
模型
模型
实验
模型训练
消融实验
模型分类准确性评估
鲁棒性与泛化能力评估
对比实验
人体活动识别系统
本章小结
参考文献
第章 基于视觉与骨架式可穿戴无源感知的多模态人体活动识别
概述
相关理论基础
时空卷积网络
数据集与预处理
数据采集及处理
数据集的组成与结构
识别模型
骨架结构建模与动态特征表示
基于时空图卷积网络的人体活动识别
实验
数据集与预处理
评估指标
实验环境与参数设置
特征构造方法验证实验
改进网络结构消融实验
与现有模型对比实验
信号干扰鲁棒性实验
泛化性验证
本章小结
参考文献
第章 复杂环境下的与视觉的多模态人体活动识别
概述
识别模型
人体视觉骨架提取
基于图卷积的双模态骨架特征提取
基于图卷积的双模态骨架特征融合网络
基于跨模态注意力与门控加权的双模态融合网络
动态感知与权重自适应机制
实验
实验设置
实验结果
本章小结
参考文献
第章 基于交互学习的可穿戴感知多模态人体活动识别
概述
相关工作
识别模型
多模态人体骨架活动图
特征提取
多层交互学习注意记忆网络
深度融合网络
模型算法
实验
种模态人体骨架活动图的研究
人体活动数据集
模型训练
验证实验
消融实验
鲁棒性的研究
比较实验
本章小结
参考文献
第章 基于的多目标振动感知
概述
振动感知基础
技术
多目标数据采集与读取算法
反向散射信号物理意义分析
多目标振动压缩感知方法
振动数据集
多目标压缩感知模型
实验
本章小结
参考文献
第章 基于小波变换和时间卷积网络的时频双通道卷积振动感知
概述
数据预处理
分支数据预处理
小波分支数据预处理
振动感知模型
分支
小波分支
特征融合
优势分析
实验
模型训练
精度实验
频域宽度实验
对比实验
消融实验
多目标振动感知系统
概述
系统需求分析
系统设计
系统实现
本章小结
参考文献