摘要
本发明公开了一种基于迁移学习的运动姿态识别的检测方法,属于生物医学信号处理与机器学习领域,是通过构建对抗训练机制,在特征空间中对齐电极偏移前后的数据分布,从而提升模型在电极位置变化情况下的鲁棒性,以解决电阻抗成像EIT技术中因电极位移导致的数据失真问题,并提升姿态识别的准确性。
技术关键词
运动姿态识别方法
样本
生物医学信号处理
代表
标签
分支
电阻抗成像
构建分类器
梯度下降算法
注意力
可读存储介质
姿势
处理器
数据分布
电极
人体
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陶瓷劈刀
轮廓信息
图像处理模型
打磨砂轮
机器学习模型
功能预测方法
深度特征提取网络
Sigmoid函数
构建卷积神经网络
深层特征提取
管理考核方法
层次结构模型
指标
层次分析法
水库
电池内阻测试仪
校准方法
神经网络算法
待测电池
偏差
红外图像彩色化
人眼视觉特征
彩色图像
样本
训练集