基于复值卷积神经网络的墙后人体行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于复值卷积神经网络的墙后人体行为识别方法，通过预处理收集的雷达原始距离像得到用作训练集和测试集的距离像，构建复值卷积神经网络，利用训练集训练网络，将测试集输入训练好的复值卷积神经网络，得到墙后人体行为的识别结果，实现墙后人体行为识别。该方法可充分学习不同行为间距离像数据的差异，能够有效识别墙后的人体行为。相比于其它墙后人体行为识别方法，本发明构建的复值卷积神经网络可联合利用雷达数据的幅度信息和相位信息，高效提取距离像数据中人体行为的多元运动特征，从而提升墙后人体行为的识别性能，在墙后人体行为识别领域具有重要的价值。