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.
- Tăng cường sự tham gia của khu vực tư nhân thông qua hợp tác công - tư trong xử lý chất thải rắn sinh hoạt
- Các cơ chế tài chính thúc đẩy bảo tồn đa dạng sinh học và dịch vụ hệ sinh thái
- Đánh giá vai trò của nhận thức cộng đồng trong duy trì bền vững đô thị và phát triển dịch vụ hệ sinh thái tại công viên Tao Đàn
- Phát hành trái phiếu xanh tại Việt Nam : thực trạng và khuyến nghị
- Đề xuất các giải pháp ứng phó với đảo nhiệt đô thị để bảo vệ sức khỏe người dân và thích ứng với biến đổi khí hậu