基于模糊粗糙集的睡姿压力图像识别

• 作者: 任志斌 刘秀丽 李洋 郭士杰 郭志红
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 睡姿识别 压力图像 模糊粗糙集 图像分类
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 172-177
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 5262字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1608-0228

摘要

睡姿作为评估睡眠质量和疾病预防治疗的指标之一,不仅影响人心理和生理健康的睡眠质量,而且对呼吸暂停综合症、褥疮等疾病诊断意义重大.为实现睡姿压力图像的自动识别,对基于模糊粗糙集算法进行了应用研究,首先采用柔性压力传感器阵列获取静态睡姿压力图像,并对其进行图像预处理以完成基于简单图像几何特征的提取;通过引入模糊粗糙集对图像条件属性离散化约简,剔除冗余信息推导模糊决策规则,进而实现睡姿类别有效分类.实验结果表明,与已有算法相比该算法的分类精确度可达92.9％,具有较好的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭士杰	河北工业大学机械工程学院	14	26	3.0	5.0
2	刘秀丽	河北工业大学机械工程学院	4	25	3.0	4.0
3	李洋	河北工业大学机械工程学院	13	50	4.0	6.0
4	郭志红	河北工业大学机械工程学院	7	45	4.0	6.0
5	任志斌	河北工业大学机械工程学院	5	39	3.0	5.0