人体跌倒识别算法研究

• 作者: 党建武 杜晓刚 王松 王阳萍
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 跌倒识别 离散Fréchet距离 最近邻分类器 运动曲线 深度传感器
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 13-15
• 页数: 3页
• 分类号: TP212
• 字数: 1968字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2017)12-0013-03

摘要

为快速有效地获取老人跌倒信息,提出了一种人体跌倒识别算法,以深度序列为基础,通过Kinect提供的骨架关节数据构建人体动作表示模型,将人体动作看作关节运动曲线和速度曲线的集合,引入离散Fréchet距离作为关节运动曲线和速度曲线的相似性测度,使用最近邻(KNN)分类器对动作样本进行分类.在公开数据集SDUFall上进行了实验,结果表明,方法优于已有方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党建武	兰州交通大学电子与信息工程学院	205	1363	18.0	23.0
2	王阳萍	兰州交通大学电子与信息工程学院	104	752	16.0	22.0
3	王松	兰州交通大学电子与信息工程学院	15	41	4.0	5.0
4	杜晓刚	兰州交通大学电子与信息工程学院	21	81	5.0	7.0