基于改进SVM分类器的动作识别方法

发布时间：2017-08-20 08:09

  本文关键词：基于改进SVM分类器的动作识别方法

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【摘要】：利用智能手机加速度传感器信号,提出一种改进的动作识别方法以降低传统动作识别方法的复杂程度,提高识别率。在特征提取时用盲选法,即用PCA(principal component analysis)进行特征值的降维和去除多维间的干扰,而所选特征没有对应的物理意义;并在分类识别中将遗传算法应用到SVM(support vector machine)分类器参数优化中。通过实验表明,该方法能够对日常的走路、站立、跑及上下楼等动作进行准确的识别。
【作者单位】： 重庆大学机械工程学院;
【关键词】： 小波去噪 PCA 遗传算法 SVM 动作识别
【基金】：中央高校基本科研业务费科研专项资助项目(CDJZR12110009)~~
【分类号】：TP391.41;TP212
【正文快照】： 随着集成加速度传感器智能手机的普及,动作识别日益受到人们的关注。通过加速度传感器采集到人体日常运动的信号,对运动信号进行有效的分析和识别,进而判断出相应的动作。动作识别可以应用到很多方面,比如对患有帕金森的人的健康监测和运动监护,人体运动能量消耗评估等。近十

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本文编号：705468