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.
- Đánh giá tác động của đào tạo nâng cao năng lực đến sự tự tin trong chăm sóc sức khoẻ tâm thần cho người bệnh ung thư của điều dưỡng viên
- Thực trạng phát triển kinh tế tư nhân ở Việt Nam : thành tựu, thách thức và triển vọng
- Những động lực giúp Việt Nam tăng trưởng 8% trong năm 2025 : thực trạng và giải pháp
- Đẩy mạnh giải ngân vốn đầu tư công đối với các dự án trong ngành đường sắt ở Việt Nam
- Nghiên cứu mối quan hệ giữa phân cấp tài khóa và chất lượng dịch vụ công tại Việt Nam