Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

25.09.2018 | Original Article

A motion classification model with improved robustness through deformation code integration

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications
Autoren:
Lei Xia, Jiancheng Lv, Dongbo Liu

Abstract

During data acquisition, samples in a time series may contain noise, such as inconsistent data ranges, inconsistent data, and incomplete data. Therefore, the classification model requires improved robustness to correctly classify the sequence of human motion. This paper presents a classification model with improved robustness performance based on the factored gated restricted Boltzmann machine to effectively overcome the various aforementioned data problems. The proposed model acquires the deformation code of each action first and integrates the deformation codes together to be an integrated deformation code of the entire sequence. Then, the model determines the classification from the integrated deformation code. This approach mainly focuses on the deformation relations among action samples in the extraction sequence, and it ignores the data expression in the sequence samples. Experiments show that the proposed model performs better than state-of-the-art approaches in terms of the robustness of time series classification with noise.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 58.000 Bücher
  • über 300 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe​​​​​​​​​​​​​​

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Premium Partner

    Bildnachweise