基于时序分析的人体运动模式的识别及应用

• 作者: 张毅 李扬 林海波 罗元
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 时序分析 运动模式识别 加速度传感器 隐马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 225-228
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4184字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.12.054

摘要

为了满足对老年人活动能力的检测需求，提出一种基于人体动作状态序列时序分析的运动模式识别方法。利用加速度传感器采集人体腰部的运动信息，通过滑动窗口对加速度数据进行自动检测、去噪和特征提取，构造隐马尔科夫模型实现人体日常活动序列的训练和识别。实验结果证明该方法可以有效区分不同的日常活动行为，能在辅助医疗中发挥重要作用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗元	重庆邮电大学光电工程学院	192	1681	17.0	31.0
2	张毅	重庆邮电大学自动化学院	281	2390	21.0	36.0
3	林海波	重庆邮电大学自动化学院	20	197	9.0	13.0
4	李扬	重庆邮电大学自动化学院	1	6	1.0	1.0