【摘 要】
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从人体目标雷达回波数据中提取可分性较好的微动特征是实现目标分类的关键。针对传统谱图结构特征无法对体型相似的人体目标精细识别,提出了基于堆栈稀疏自编码器的人体身份
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701531);航空科学基金(20121996016);陕西省统筹创新工程特色产业创新链项目(2015KTTSGY0406)
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从人体目标雷达回波数据中提取可分性较好的微动特征是实现目标分类的关键。针对传统谱图结构特征无法对体型相似的人体目标精细识别,提出了基于堆栈稀疏自编码器的人体身份认证方法。首先构造堆栈稀疏自编码器网络,利用人体微动数据进行无监督预训练,在不同层提取人体微动特征,然后将得到的特征输入softmax分类器进行有监督训练,用交叉验证调整网络参数,最后用训练好的网络进行人体目标分类。在不同人走路实测数据集上,3人平均识别率达到了83%,优于提取谱图结构特征分类的方法。
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