通过基于 S2GAN 的异构数据合成增强宠物行为预测,Applied Sciences

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• 2024-09-30 13:19

异构数据已被用来增强行为预测性能；然而，它涉及到数据缺失等问题，需要解决。本文提出通过基于传感器到骨骼生成对抗网络（S2GAN）的异构数据合成来增强宠物行为预测。 S2GAN模型根据收集的九轴传感器数据综合视频骨架的关键特征并替换缺失数据，从而提高行为预测的准确性。在这项研究中，利用从真实环境中的 10 只宠物收集的数据，对 9 种常见的室内行为进行了识别实验。实验结果证实，所提出的基于S2GAN的合成方法有效解决了真实环境中可能存在的数据缺失问题，并显着提高了宠物行为预测模型的性能。此外，通过利用在类似于真实环境的条件下收集的数据，该方法可以实现更准确和可靠的行为预测。该研究证明了合成异构数据在行为预测中的重要性和实用性，为异常行为检测和监控等各个领域的应用奠定了基础。

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