一种基于多分类器融合的人体运动行为识别模型

发布时间：2017-09-08 15:35

  本文关键词：一种基于多分类器融合的人体运动行为识别模型

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【摘要】：为了提高基于智能设备的人体日常行为识别的准确率,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,提出了一种基于多分类器融合的行为识别MCF(Multiple Classifier Fusion)模型。针对5种日常行为(静止、散步、跑步、上楼及下楼),优选出与每种行为相关度高的特征集,用于训练对每种行为识别效果最佳的5个基分类器,并采用一个融合器对5个基分类器的输出进行融合处理,得到最终行为识别结果。该模型对这5种行为的平均识别准确率和可信度分别达到96.84%和97.41%,能有效进行用户行为识别。
【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 基分类器 多分类器融合
【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(SGH140601) 西安邮电大学校青年基金项目(ZL2014-27)资助
【分类号】：TP391.41;TP212.9
【正文快照】： 1引言随着智能设备的快速普及和其性能的不断提高,通过智能设备对人们日常行为进行识别成为可能。由于目前智能设备种类众多,其内置加速度传感器的性能存在较大差异,设备放置位置和人体行为个性化差异等因素,都增加了通过传感器采集到的数据识别人们日常行为的难度,从而直接影

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本文编号：814842