基于三轴加速度传感器的人体运动识别

发布时间：2017-08-16 19:21

  本文关键词：基于三轴加速度传感器的人体运动识别

  更多相关文章： 人体运动识别 运动分析 主成分分析 隐Markov模型 判决树

【摘要】：提出并实现一种基于移动设备的用户运动行为的检测算法.在用户随身携带移动设备的情况下,算法就可以根据移动设备中的三轴加速度数据,判别出来用户的行为状态.算法综合分析了加速度传感器数据的时域和频域特性,并通过方向无关性和步幅处理,进一步提高算法的适应性.算法对所抽取21个运动特征值进行了主成分分析,找出了11个主要特征成分,然后使用这些主成分对运行数据进行识别分类.提高了算法准确度,并降低了算法的时间和空间复杂度.在对分类算法综合分析和比较后,J48判决树算法被采纳.算法还根据人类运动的习惯和特性,对特性分类并计算分类的结果,再采用隐式Markov模型进行处理,进一步提高识别的准确度.对多人、多状态数据的实验表明,这种综合方法具有较高的识别准确度和适应性,在对多人多次实际运动数据的处理中,正确识别率可以达到96.13%.
【作者单位】： 东华大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 人体运动识别 运动分析 主成分分析 隐Markov模型 判决树
【基金】：上海自然科学基金项目(11ZR1401500)~~
【分类号】：TP391.41;TP212
【正文快照】： 用户的运动环境感知和识别一直是一种充满实用价值的研究,基于运动识别的产品和服务也将会遍及到人们生活的每一个角落.用户运动环境的感知是一个有趣的机器学习范畴,仅仅通过用户运动产生的数据来识别用户运动的状态,并计算出用户的运动量,以后并根据这些信息给用户一些合理

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本文编号：685071