Human gait analysis using hybrid convolutional neural networks
Tác giả: Khang Nguyen, Viet V. Nguyen, Nga T. Mai, An H. Nguyen, Anh V. NguyenTóm tắt:
This paper analyzes the combination of IMU sensors and electromyography sensors (EMG) to improve the identification accuracy of human movements. We propose the hybrid convolutional neural network (CNN) and long short-term memory neural network (LSTM) for the human gait analysis problem to achieve an accuracy of 0.9418, better than other models including pure CNN models. By using CNN's image classification advancements, we analyze multivariate time series sensor signals by using a sliding window to transform sensor data into image representation and principal component analysis (PCA) to reduce the data dimensionality. To tackle the dataset imbalance issue, we re-weight our model loss by the inverse effective number of samples in each class. We use the human gait HuGaDB dataset with unique characteristics, for gait analysis.
- Cơ chế thỏa thuận nhận tội ở một số quốc gia và khuyến nghị đối với Việt Nam
- Đào tạo kỹ năng tranh tụng trong vụ án hình sự gắn với giáo dục đạo đức, ứng xử nghề nghiệp và bản lĩnh chính trị trong chương trình đào tạo nghề luật sư theo hệ thống tín chỉ tại Học viện Tư pháp
- Thực trạng ứng dụng đơn giản hóa mặt cong tự do bằng các tấm phẳng đa giác trong thiết kế kiến trúc
- Ứng dụng mặt cong hình học Hyperbolic Paraboloid trong thiết kế đồ án kiến trúc
- Ứng dụng công nghệ để tối ưu thời gian trong quá trình thiết kế thi công nội thất