基于注意力机制的双向LSTM人体活动识别

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)09-0121-04

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基于注意力机制的双向LSTM人体活动识别

更新时间：2025-09-11

- 基于注意力机制的双向LSTM人体活动识别
- Issue 9, Pages: 121-124(2023)
- 作者机构：
  
  云南大学信息学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)09-0121-04
  CLC： TN92;TP183
- Published：2023
- 稿件说明：
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[J]. 2023, (9): 121-124.
DOI：

[J]. 2023, (9): 121-124. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)09-0121-04.

摘要

针对目前大多数的信道状态信息(CSI)活动识别需要通过人工手动来提取特征，耗时且繁琐，准确率不高的问题，提出了基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络加注意力机制的识别方法。将传统的LSTM网络扩展为双向LSTM并加入注意力机制，实现有选择性地提取序列的前后信息，从而提升了人体活动识别的准确率。实验结果表明，所提出的方法具有更好的识别效果。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于WiFi信号的人体行为感知技术研究综述[J]. 鲁勇;吕绍和;王晓东;周兴铭.计算机学报,2019(02)

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