无监督特征学习的人体活动识别

针对人的局限性可能会导致在提取特征中丢失重要信息,从而影响最终的识别效果问题,提出无监督特征学习技术的惯性传感器特征提取方法。其核心思想是使用无监督特征学习方法学习多个特征映射,再将所有特征映射拼接起来形成最终的特征计算方法。其优点是不会造成重要信息的损失,而且可以显著减少所使用的无监督特征学习模型的规模。为了验证所提出的特征提取方法在活动识别中的有效性,运用一个公开的活动识别数据集,使用三种常用无监督模型进行特征提取,并使用支持向量机进行活动识别。实验结果表明,特征提取方法取得了良好的效果,与其他方法相比具有一定的优势。