基于CNN-SVM的調(diào)頻連續(xù)波毫米波雷達(dá)人體姿勢識別研究

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摘  要：針對毫米波雷達(dá)人體姿勢識別方法局限于單一機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的問題，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)人體姿勢識別。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人體姿勢的距離角度圖進(jìn)行特征提取，將提取的特征輸入分類器中，使用支持向量機(jī)代替Softmax進(jìn)行分類。為了提高訓(xùn)練速度并避免過擬合，使用主成分分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。（剩余8188字）