TY -的A2 Gandino菲利普AU -,展君非盟-段,Yu盟——见鬼,Xiaochao AU -张,通PY - 2020 DA - 2020/02/26 TI - CSI-HC:基于室内复杂的人体运动识别方法SP - 3185416六世- 2020 AB -无线室内人员行为识别的核心技术已经成为无线网络感知。然而,现有的人类行为识别方法的检测精度有很大的挑战,入侵,和操作的复杂性。在本文中,我们首先分析和总结现有的人体运动识别方案,并由于的存在问题,我们提出一个非侵入性,高度健壮的人类复杂的运动识别方案基于信道状态信息(CSI),也就是说,中国传统武术XingYiQuan CSI-HC,验证复杂运动背景。CSI-HC分为两个阶段:离线和在线。在离线阶段,人体运动数据收集商业创锐讯NIC和一个强大的去噪方法是由使用巴特沃斯低通滤波器和小波函数过滤运动数据中的异常值。然后,通过限制玻耳兹曼机(疟疾)训练和分类,建立脱机指纹信息。在线阶段,SoftMax回归用于正确的元分类处理运动收集实时数据和实时数据处理与脱机指纹信息。在此基础上,人类复杂的识别运动实现。最后,通过重复实验三个古典室内场景,参数设置和用户多样性影响运动识别的精度进行了分析和检测到CSI-HC的鲁棒性。此外,该方法的性能比较与现有的运动识别方法。 The experimental results show that the average motion recognition rate of CSI-HC in three classic indoor scenes reaches 85.4%, in terms of motion complexity and indoor recognition accuracy. Compared with other algorithms, it has higher stability and robustness. SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2020/3185416 DO - 10.1155/2020/3185416 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -