智能手机传感器的人体活动识别

• 作者: 明翠
• 来源期刊: 通讯世界
• 学科: 工学
• 关键词: 活动识别 加速度 陀螺仪 统计学习模型
• 年，卷（期）: 2017,（24）
• 所属期刊栏目: 论述
• 页码范围: 329-330
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2179字
• 语种: 中文

摘要

进入21世纪之后,智能传感器技术作为一项先进的传感技术已广泛应用于各行各业当中,特别是在人体活动识别中的应用.人体活动识别技术是基于监督学习的统计方法并运用传感器系统来构建识别模型的新型技术,能对人体大部分动作类型进行识别判断的技术,但是考虑到人体活动具有复杂性和多样性,所以其技术只还不够成熟,对于一些复杂的动作还不能完全识别,为提高其识别准确性利用智能手机的三维加速度和陀螺仪传感器信息并结合多种计算方法来收集和计算人体活动的各种特征参数,包括人体头部、面部、四肢以及身体姿势等信息,再运用手机传感器来判断其活动的类型.通过实验表明,人体活动识别系统对人体动作识别率高达93％,取得很好的识别效果,在人机交互、康复工程、教育、远程会议、体育运动等方面具有广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	明翠		2	2	1.0	1.0