加速度数据特征在人体行为识别中的应用研究

• 作者: 卢先领 徐仙 王洪斌 王莹莹
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 加速度传感器 人体行为 数据特征 小波能量 斜率 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 178-182
• 页数: 5页
• 分类号: TP75
• 字数: 3640字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.05.037

摘要

为提高基于加速度传感器的人体行为识别率，提出2种新的加速度数据特征。一种通过计算加速度矢量与重力方向夹角的小波能量来揭示加速度方向变化的本质，从时频分析的角度区分不同行为；另一种提取加速度数据重排后的关键点连线斜率，突出数据的差异和分布特点。将上述2种特征与常用的6种特征相结合，训练基于支持向量机的多类分类器，对7种日常行为进行识别。检测结果表明，独立检测法和留一交叉检测法对7种行为的平均识别率分别可达92.70%和95.08%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢先领	江南大学轻工过程先进控制国家教育部重点实验室	29	232	8.0	14.0
5	王莹莹	江南大学物联网工程学院	12	98	4.0	9.0
6	王洪斌	江南大学轻工过程先进控制国家教育部重点实验室	6	105	5.0	6.0
10	徐仙	江南大学物联网工程学院	4	39	4.0	4.0