文档名：基于注意力机制的双向LSTM人体活动识别
摘要：针对目前大多数的信道状态信息(CSI)活动识别需要通过人工手动来提取特征,耗时且繁琐,准确率不高的问题,提出了基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络加注意力机制的识别方法.将传统的LSTM网络扩展为双向LSTM并加入注意力机制,实现有选择性地提取序列的前后信息,从而提升了人体活动识别的准确率.实验结果表明,所提出的方法具有更好的识别效果.
作者：黄彬 常俊 武浩 张力 刘欢Author：HUANGBin CHANGJun WUHao ZHANGLi LIUHuan
作者单位：云南大学信息学院,云南昆明650500
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(9)
分类号：TP183TN92TP212
关键词：活动识别 无线网络 信道状态信息 长短期记忆 注意力机制
Keywords：activityrecognition WiFi channelstateinformation(CSI) longshort-termmemory(LSTM) attentionmechanism
机标分类号：TP391TN929.5TP183
在线出版日期：2023年9月26日
基金项目：国家自然科学基金，云南省教育厅科学研究基金资助项目基于注意力机制的双向LSTM人体活动识别[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(9)黄彬 常俊 武浩 张力 刘欢针对目前大多数的信道状态信息(CSI)活动识别需要通过人工手动来提取特征,耗时且繁琐,准确率不高的问题,提出了基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络加注意力机制的识别方法.将传统的LSTM网络扩展为双向LSTM并加入注意力...参考文献和引证文献
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