基于深度学习与DTW 融合的轨迹匹配方法研究

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摘 要：针对人类轨迹与可穿戴传感器数据的匹配问题，提出了一种解决方法，通过将摄像头捕获的人类轨迹与可穿戴设备的传感器数据进行匹配，首先利用深度学习模型SyncScoreDTW 评估单位时间内轨迹与传感器数据的相似度，其次通过似然融合算法逐步更新这些相似度。在自制数据集上进行的实验验证表明，该方法实现了77.5%的高匹配准确率。（剩余827字）

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