基于三轴传感器的老年人日常活动识别

• 作者: 汪成亮 王小均
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 活动识别 三轴传感器 特征提取 隐马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 570-576
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4946字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.03.010

摘要

本文针对老年人日常活动类型及特点提出了一种基于三轴加速度传感器和HMM (Hidden Markov Model)的活动识别方法.本文首先提取了针对老年人相异、相似活动的标准差、能量、相关系数、RAF (RAtio Forward)、RVF(Ratio Vertical Forward)等特征值.然后定义老年人的HMM活动识别模型.最后在经过Baum-Welch算法对HMM进行参数训练后使用Viterbi算法来进行老年人活动识别.实验结果表明,本文方法适用于老年人的日常活动的识别,平均识别精度达到了93.3％,尤其是对于相似步态活动的识别准确率达到了93.7％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪成亮	重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室	64	655	13.0	21.0
5	王小均	重庆大学计算机学院	1	9	1.0	1.0