Redes neuronales convolucionales profundas con RNN para el reconocimiento de actividades complejas utilizando datos de sensores ponibles en la muñeca
Autores: Mekruksavanich, Sakorn; Jitpattanakul, Anuchit
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Redes neuronales convolucionales profundas con RNN para el reconocimiento de actividades complejas utilizando datos de sensores ponibles en la muñeca
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Reconocimiento de actividad humana basado en sensores
Aprendizaje profundo
Redes neuronales convolucionales
Redes neuronales recurrentes
Reconocimiento de actividad compleja
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 42
Citaciones: Sin citaciones
El modelo DL híbrido denominado CNN-BiGRU superó a los demás modelos DL con una alta precisión del 98,89% al utilizar solo datos de actividades complejas.
Descripción
El modelo DL híbrido denominado CNN-BiGRU superó a los demás modelos DL con una alta precisión del 98,89% al utilizar solo datos de actividades complejas.