高可信度加权的多分类器融合行为识别模型

发布时间：2017-08-22 09:44

  本文关键词：高可信度加权的多分类器融合行为识别模型

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【摘要】：为了提高基于智能移动设备的人体日常行为识别准确率,提出一种高可信度加权的多分类器融合行为识别模型(MCFM)。针对不同智能设备内置加速度传感器获取的三轴加速度信息,优选出与人体行为相关度高的特征集作为该模型的输入,将决策树、支持向量机以及反向传播(BP)神经网络三个基分类器通过高可信度加权投票算(HRWV)法训练出一个新的融合分类器。实验结果表明,所提出的分类器融合模型能有效提高行为识别的准确率,对静止、散步、跑步、上楼及下楼五种日常行为的平均识别准确率达到94.88%。
【作者单位】： 西安邮电大学计算机学院;
【关键词】： 行为识别 三轴加速度 高可信度加权 基分类器 融合分类器
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61373116) 陕西省教育科学“十二五”规划课题项目(SGH140601) 陕西省教育厅项目(15JK1653) 西安邮电大学校青年基金资助项目(ZL2014-27)~~
【分类号】：TP212.9;TP18
【正文快照】： 0引言近年来随着智能设备内置传感器技术的快速发展,人体日常行为识别、健康检测和保健指导等众多应用领域迅速崛起。早期人体日常行为识别主要是通过在人体固定部位上捆绑专用传感器采集用户行为信息。目前随着智能设备的普及和快速发展,随身携带就能直接获取到传感器信息,在

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本文编号：718436