计算机应用研究

作者：胡明,许佳炜,赵立军,王杨,欧阳少雄,后海伦,

单位：1.芜湖职业技术学院网络工程学院,安徽芜湖241002；2.安徽师范大学计算机与信息学院,安徽芜湖241000；3.长三角哈特机器人产业技术研究院,安徽芜湖241000；

关键词：人体动作识别,小样本,随机化,跨域泛化感知,

基金：国家自然科学基金资助项目(61871412)；安徽省教育厅自然科学基金重点资助项目(KJ2021A1314)；安徽省中青年教师培养行动项目(JNFX2023116)；机器视觉检测安徽省重点实验室资助项目(KLMVI-2023-HIT-11)；；

随着IEEE 802.11bf标准的发布，WiFi感知技术已从学术研究走向工业应用。针对现有人体动作识别在域内能够准确感知，但面对跨域场景时模型识别性能差的问题，提出了一种基于小样本和随机化的跨域人体动作泛化识别模型SSRCD-Fi。首先，使用特征提取器将输入样本映射到向量空间，实现同一动作的样本聚集、不同动作的样本分离；然后针对新的场景域，通过随机化方法和少量被标记样本计算出动作的原型表示；最后，计算查询样本与动作原型之间的距离，从而实现了人体动作的分类。实验结果和分析表明，SSRCD-Fi能够实现鲁棒的跨域人体动作的泛化感知，在不可见的用户和位置上实验准确率分别为92.73%和97.99%。实验代码公开在：https：//github.com/4three2one/SSRCD-Fi。

来源：2025年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

查看计算机应用研究杂志2025年第3期