本文選題：活動(dòng)識(shí)別　切入點(diǎn)：三軸傳感器　出處：《電子學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文針對(duì)老年人日�；顒�(dòng)類型及特點(diǎn)提出了一種基于三軸加速度傳感器和HMM(Hidden Markov Model)的活動(dòng)識(shí)別方法.本文首先提取了針對(duì)老年人相異、相似活動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差、能量、相關(guān)系數(shù)、RAF(RAtio Forward)、RVF(Ratio Vertical Forward)等特征值.然后定義老年人的HMM活動(dòng)識(shí)別模型.最后在經(jīng)過(guò)Baum-Welch算法對(duì)HMM進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練后使用Viterbi算法來(lái)進(jìn)行老年人活動(dòng)識(shí)別.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法適用于老年人的日常活動(dòng)的識(shí)別,平均識(shí)別精度達(dá)到了93.3%,尤其是對(duì)于相似步態(tài)活動(dòng)的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了93.7%.
[Abstract]:In this paper, an activity recognition method based on triaxial acceleration sensor and HMM(Hidden Markov Model is proposed according to the types and characteristics of daily activities of the elderly. In this paper, the standard deviation and energy of the different and similar activities of the elderly are firstly extracted. The correlation coefficient is raftio forward ratio Vertical forward and so on. Then the HMM activity recognition model of the elderly is defined. Finally, the Viterbi algorithm is used to recognize the activities of the elderly after the HMM parameters are trained by the Baum-Welch algorithm. The experimental results show that, The method in this paper is suitable for the recognition of daily activities of the elderly. The average recognition accuracy is 93. 3%, especially for similar gait activities.
【作者單位】： 重慶大學(xué)信息物理社會(huì)可信服務(wù)計(jì)算教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;重慶大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61004112) 中央高�；究蒲谢鹳Y助項(xiàng)目(No.CDJZR12180006)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP212.9

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1578681