采用多核相关向量机的人体步态识别

发布时间：2017-08-06 15:16

  本文关键词：采用多核相关向量机的人体步态识别

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【摘要】：为进一步提升人体步态识别的准确率,参考人体步态特点,选择下肢表面肌电信号(SEMG)、髋关节角度、膝关节角度作为步态识别信息源,提出一种基于多核相关向量机(MKRVM)的人体步态识别方法.该方法以多源信息特征值作为多核相关向量机的输入,通过实验对不同信号选取合适的核函数,利用萤火虫优化(GSO)算法确定核函数参数,输出为不同步态的概率.利用训练好的模型直接对新样本进行分类,将概率最高的步态模式作为识别结果.实验结果表明,该方法对于平地行走、上楼、下楼、上坡、下坡等步态的平均识别率为94.64%,优于单核支持向量机(SVM)等方法.
【作者单位】： 郑州轻工业学院建筑环境工程学院;河北工业大学控制科学与工程学院;智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心;
【关键词】： 下肢表面肌电信号(SEMG) 关节角度 多核学习(MKL) 多核相关向量机(MKRVM) 步态识别 萤火虫优化(GSO)算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61174009;61203323) 天津市自然科学基金项目资助项目(13JCQNJC03400) 2016年度河南省高等学校重点科研项目(16B413006)
【分类号】：R496;TP18
【正文快照】： 3.智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心,天津300130)由于生产安全事故、交通事故等因素,不同程度地增加了下肢残疾的风险,穿戴高性能的智能假肢是大腿截肢者重返社会的重要保障.近年来,国内外有关智能假肢的研究越来越多.1990年,Zahedi发明了世界上第一个智能下肢假肢IP

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