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超寬帶雷達人體行為識別深度學習方法 版權信息
- ISBN：9787118129441
- 條形碼：9787118129441 ; 978-7-118-12944-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
超寬帶雷達人體行為識別深度學習方法 內容簡介
本書內容包括超寬帶雷達人體行為識別研究概述、基于稀疏遷移的有監督行為分類、基于對抗遷移的無監督行為分類、基于距離-速度-時間三維點云的行為表征和識別、單基地雷達全向人體行為識別、多任務人體行為分類及身份識別等。本書可供超寬帶雷達研究領域的工程技術人員和研究生參考使用。
超寬帶雷達人體行為識別深度學習方法 目錄
**章概述1.1 研究背景與意義1.2 研究現狀1.2.1 雷達人體目標感知技術1.2.2 多維雷達信號的行為識別方法1.2.3 小樣本深度學習方法1.3 難點與挑戰1.4 本書內容安排第二章基于稀疏遷移的有監督行為分類2.1 基于卷積神經網絡的有監督分類2.1.1 卷積神經網絡的概念與結構2.1.2 基于卷積神經網絡的監督學習過程2.2 光學圖像與雷達數據的稀疏遷移2.2.1 微多普勒特征分析和提取2.2.2 利用尺度變換因子的稀疏遷移2.2.3 稀疏約束下的遷移算法2.2.4 遷移網絡的剪枝及微調2.3 有監督行為分類實驗結果及分析2.3.1 數據說明2.3.2 基準算法和實現細節2.3.3 處理結果2.3.4 參數敏感性分析2.4 本章小結第三章基于對抗遷移的無監督行為分類3.1 基于運動散射模型的源領域數據集構建3.1.1 基于激光動作捕捉系統的微多普勒數據集構建3.1.2 基于Kinect傳感器的數據域構建3.1.3 基于單目光學傳感器的數據域構建3.2 基于對抗網絡的源領域特征遷移3.2.1 生成式對抗網絡3.2.2 對抗遷移框架3.2.3 對抗遷移算法3.3 無監督行為分類實驗結果及分析3.3.1 數據說明3.3.2 基準算法和實現細節3.3.3 參數敏感性分析3.3.4 泛化性能分析3.4 本章小結第四章基于距離-速度-時間三維點云的行為表征和識別4.1 基于點云模型的人體行為表征4.1.1 距離-多普勒的時間序列生成4.1.2 基于散射強度的三維等值面構建4.1.3 基于*遠距離的特征點采樣4.1.4 基于點云的多目標微動特征分離4.2 層次化點云網絡的模型構建4.2.1 基于對稱性的網絡函數設計4.2.2 基于主成分分析的點云歸一化4.2.3 基于層次化結構的網絡構建4.3 開集框架下的點云識別算法4.3.1 開集識別的問題描述4.3.2 基于梯度信息的數據擾動4.3.3 基于開集的檢測識別算法4.4 行為表征與識別實驗結果及分析4.4.1 人體行為的點云特征提取4.4.2 多人場景下的點云分離4.4.3 異常數據識別實驗4.4.4 人體行為分類實驗4.5 本章小結第五章單基地雷達全向人體行為識別5.1全向識別中的角度敏感性5.1.1雷達方位角對微多普勒譜圖的影響5.1.2 全向識別分類器的角度敏感性5.1.3 角度敏感性的評估方式與評價指標5.2 基于卷積神經網絡的全向微多普勒特性分類器設計5.2.1 總體設計5.2.2 隱藏層設計5.2.3 輸出層設計5.3 基于多角度分類器的全向識別實驗結果及分析5.3.1 數據設置及實驗設置5.3.2 實驗結果及分析5.3.3 訓練譜圖對分類器角度敏感性的影響5.4基于單角度分類器的全向識別實驗結果及分析5.4.1 數據設置及實驗設置5.4.2 實驗結果及分析5.4.3 模型的設計原則對分類器角度敏感性的影響5.5 本章小結第六章 多任務人體行為分類及身份識別6.1多尺度殘差神經網絡6.1.1多尺度學習機制6.1.2殘差注意力模塊設計6.1.3細粒度級損失權重學習6.2實驗環境搭建及雷達數據處理6.2.1實驗環境搭建6.2.2雷達數據采集及預處理6.3多任務行為識別與身份識別實驗結果及分析6.3.1性能指標及參數設置6.3.2人體行為識別實驗結果分析6.3.3身份識別實驗結果分析6.3.4深度學習模型消融分析6.4 本章小結
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超寬帶雷達人體行為識別深度學習方法 作者簡介
金添，國防科技大學電子科學學院教授、博士生導師。主要研究先進雷達系統與信息處理技術。全國百篇優秀博士論文獲得者，入選教育部新世紀優秀人才，國際無線電科學聯盟青年科學家獎，中國電子學會優秀科技工作者，軍隊院校育才銀獎。出版專著 3 部、譯著 1 部、教材 1 部，發表論文百余篇。獲軍隊科技進步一等獎 1 項、二等獎 2 項，榮立個人二等功1次、三等功1次。
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