一种基于特征增强和决策融合的人体行为识别方法

发布时间：2018-09-07 19:17

【摘要】：利用三轴加速度传感器进行人体行为识别一直是传感器数据处理、模式识别领域的研究热点。加速度数据往往存在着多种动作数据难以区分的情况,特别是走、上楼、下楼这3个动作数据非常相似,这给正确识别这3种人体动作带来了较大的难度。提出一种基于特征增强与决策融合的行为识别方法,通过对部分特征值进行增强处理和对多个分类结果进行决策融合来识别走、上楼、下楼这些难以区分的相似动作。实验验证,所提方法可克服由于加速度数据的相似性而导致的动作识别正确率低、识别误差大的情况,有效提高人体行为识别率,且可在实际应用中实时识别人体行为动作。
[Abstract]:Human behavior recognition based on triaxial acceleration sensor has been a hot topic in the field of sensor data processing and pattern recognition. Acceleration data often have many kinds of action data difficult to distinguish, especially walking, upstairs, downstairs, these three action data are very similar, which makes it difficult to correctly identify these three kinds of human actions. A behavior recognition method based on feature enhancement and decision fusion is proposed, which can identify the walk, go upstairs and go downstairs by enhancing some of the eigenvalues and making decision fusion on multiple classification results. Experimental results show that the proposed method can overcome the low accuracy and large recognition error caused by the similarity of acceleration data, and can effectively improve the recognition rate of human behavior, and can be used in real time recognition of human behavior.
【作者单位】： 浙江工业大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61302129)资助
【分类号】：TP212.9

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本文编号：2229176