基于三轴传感器的老年人日常活动识别

发布时间：2018-03-07 08:33

  本文选题：活动识别　切入点：三轴传感器　出处：《电子学报》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文针对老年人日常活动类型及特点提出了一种基于三轴加速度传感器和HMM(Hidden Markov Model)的活动识别方法.本文首先提取了针对老年人相异、相似活动的标准差、能量、相关系数、RAF(RAtio Forward)、RVF(Ratio Vertical Forward)等特征值.然后定义老年人的HMM活动识别模型.最后在经过Baum-Welch算法对HMM进行参数训练后使用Viterbi算法来进行老年人活动识别.实验结果表明,本文方法适用于老年人的日常活动的识别,平均识别精度达到了93.3%,尤其是对于相似步态活动的识别准确率达到了93.7%.
[Abstract]:In this paper, an activity recognition method based on triaxial acceleration sensor and HMM(Hidden Markov Model is proposed according to the types and characteristics of daily activities of the elderly. In this paper, the standard deviation and energy of the different and similar activities of the elderly are firstly extracted. The correlation coefficient is raftio forward ratio Vertical forward and so on. Then the HMM activity recognition model of the elderly is defined. Finally, the Viterbi algorithm is used to recognize the activities of the elderly after the HMM parameters are trained by the Baum-Welch algorithm. The experimental results show that, The method in this paper is suitable for the recognition of daily activities of the elderly. The average recognition accuracy is 93. 3%, especially for similar gait activities.
【作者单位】： 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室;重庆大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61004112) 中央高校基本科研基金资助项目(No.CDJZR12180006)
【分类号】：TP391.41;TP212.9

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本文编号：1578681