一種用于鑒別體域網(wǎng)動(dòng)作模式的近鄰快速魯棒協(xié)作表示分類算法
摘要:提出一種近鄰快速魯棒協(xié)作表示體域網(wǎng)動(dòng)作模式分類算法,旨在基于體域網(wǎng)多傳感動(dòng)作模式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)在相似性,利用最近鄰原則,尋找與測(cè)試動(dòng)作樣本密切相關(guān)的少量近鄰類別和近鄰訓(xùn)練樣本,重新構(gòu)造訓(xùn)練樣本集,然后基于新訓(xùn)練樣本集構(gòu)建快速魯棒協(xié)作表示動(dòng)作分類模型,通過擴(kuò)展拉格朗日乘數(shù)算法求解待定測(cè)試樣本協(xié)作表示系數(shù)和表示殘差,定義判定測(cè)試樣本所屬類別規(guī)則,有效提高分類性能。采用公開的美國(guó)加州伯克利大學(xué)多傳感動(dòng)作模式數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證所提算法有效性。結(jié)果表明,所提算法能夠從體域網(wǎng)多傳感數(shù)據(jù)中獲得更多與動(dòng)作模式密切相關(guān)的協(xié)調(diào)性和相關(guān)性,動(dòng)作模式識(shí)別率提高2%,運(yùn)行時(shí)間僅需6.5 s,分類性能明顯優(yōu)于稀疏表示動(dòng)作模式分類性能,有望為臨床鑒別人體動(dòng)作模式提供一個(gè)新的技術(shù)解決方案。
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