基于扩展卡尔曼滤波的人体行为识别算法

发布时间：2017-06-10 13:01

  本文关键词：基于扩展卡尔曼滤波的人体行为识别算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对人体行为事件,研究了多传感器数据采集模型和扩展卡尔曼滤波优化算法的应用。系统将加速度传感器分量数据映射为三维加速度空间,并与压力传感器数据结合建立四维实时数据采集空间。基于系统的模型特征,提出了非线性系统下的扩展卡尔曼滤波算法。系统利用优化算法对数据实现最优估计,并依据传感器信噪比对优化数据进一步修正,之后在系统设定的传感器信任级别和融合权重的基础上完成人体行为识别。实验结果表明,本文算法可以提高数据空间的精度和平滑度,可对人体行为进行有效识别。
【作者单位】： 东莞理工学院计算机学院;
【关键词】： 传感器数据 人体行为 扩展卡尔曼滤波 优化算法 加权融合
【基金】：广东省教育厅科技创新项目(2013KJCX0178) 东莞市科技计划项目基金(2012108102007)
【分类号】：TN713;TP274.2
【正文快照】： 最优状态估计方法被广泛应用于参数估计、系统控制、数据融合等领域。卡尔曼滤波(Kalman Filter)作为最优状态估计的常用无偏估计方法,可以有效处理线性系统问题。对于弱非线性系统问题,可将系统线性化后再进行卡尔曼优化处理。日常生活中,人体活动的行为可描述为静止、走路、

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