研究目的
提出一种基于微多普勒雷达回波信号的人体步态识别新方法，该方法结合深度自编码器与贝叶斯优化进行网络设计。
研究成果
基于稀疏深度自编码器和贝叶斯优化的提出的技术，在三种时频和时域尺度表示上，相比现有方法显著提升了人体运动分类效果。
研究不足
该研究的局限性在于所考虑的人类运动类型特定以及仅使用单一雷达系统。性能可能因不同的运动类型或雷达系统而有所变化。
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[IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京 (2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 基于微多普勒雷达和深度自编码器的人体步态识别
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DOI：10.1109/ICPR.2018.8546044
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
运动物体的微多普勒信号包含其运动状态的有用信息。本文提出一种基于微多普勒雷达回波信号的新型步态识别方法，通过时频和时标表示技术提取三类微多普勒特征。为对人类运动进行分类，本研究采用深度自编码器处理沿声谱图和尺度图提取的局部图像块。通过贝叶斯优化算法对作为超参数的深度自编码器网络结构和学习参数进行优化。实测雷达数据实验结果表明，该技术相比现有方法具有显著提升。
作者：
Hoang Thanh Le，Son Lam Phung，Abdesselam Bouzerdoum
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