基于改进 SVM 分类器的动作识别方法

• 作者: 王见 邓帅 陈义
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波去噪 PCA 遗传算法 SVM 动作识别
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 12-17
• 页数: 6页
• 分类号: TP212.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2016.01.002

摘要

利用智能手机加速度传感器信号，提出一种改进的动作识别方法以降低传统动作识别方法的复杂程度，提高识别率。在特征提取时用盲选法，即用 PCA（principal component analysis）进行特征值的降维和去除多维间的干扰，而所选特征没有对应的物理意义；并在分类识别中将遗传算法应用到 SVM（support vector machine）分类器参数优化中。通过实验表明，该方法能够对日常的走路、站立、跑及上下楼等动作进行准确的识别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王见	重庆大学机械工程学院	26	358	8.0	18.0
2	陈义	重庆大学机械工程学院	2	22	1.0	2.0
3	邓帅	重庆大学机械工程学院	1	21	1.0	1.0