基于人工神经网络的人体识别算法研究

• 作者: 王赛迪
• 来源期刊: 电子世界
• 关键词: 人工神经网络 加速度传感器 人体识别 滑动时间窗
• 年，卷（期）: 2016,（17）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 139
• 页数: 1页
• 字数: 1881字
• 语种: 中文

摘要

针对当前人体活动状态识别方法中存在识别算法复杂、可实施性差、实时性差等问题,提出了一种改进的基于人工神经网络的人体识别算法.通过加速度传感器采集人体腰部的加速度数据,运用滑动时间窗方法进行时域特征的提取,采用基于人工神经网络的分类方法对特征进行处理,识别出人体的各种行为,该方法的软硬件复杂度低,易于实施,便于携带,经过测试,该算法的平均响应时间小于1s,平均准确率达到99.9%,证明了该算法的实时性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王赛迪	同济大学软件学院	1	2	1.0	1.0