模式分类识别 | Python实现基于LSTM-CNN的深度学习模式分类识别

模式分类识别 | Python实现基于LSTM-CNN的深度学习模式分类识别

文章概述

机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。

模型描述

人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计。人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。在本文中，我将使用LSTM (Long - term Memory)和CNN (Convolutional Neural Network)来识别下面的人类活动：下楼、上楼、跑步、坐着、站立、步行。