LSTM for human activity recognition based on feature extraction method using conformal geometric algebra

In this paper, we propose to use Conformal Geometric Algebra (CGA) to feature extraction and reduce dimensions of the data. First, the action data is preprocessed to normalize the data. Next, use CGA to reduce dimensions of data and create feature vectors. Finally, use the LSTM for training and prediction. The experiment was conducted on the CMU dataset with 8 different actions and the results showed that the proposed method has higher results than the previous methods. |

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
134    181    6    18-04-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.