本文關(guān)鍵詞：基于改進SVM分類器的動作識別方法

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【摘要】：利用智能手機加速度傳感器信號,提出一種改進的動作識別方法以降低傳統(tǒng)動作識別方法的復(fù)雜程度,提高識別率。在特征提取時用盲選法,即用PCA(principal component analysis)進行特征值的降維和去除多維間的干擾,而所選特征沒有對應(yīng)的物理意義;并在分類識別中將遺傳算法應(yīng)用到SVM(support vector machine)分類器參數(shù)優(yōu)化中。通過實驗表明,該方法能夠?qū)θ粘５淖呗�、站立、跑及上下樓等動作進行準確的識別。
【作者單位】： 重慶大學(xué)機械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小波去噪 PCA 遺傳算法 SVM 動作識別
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費科研專項資助項目(CDJZR12110009)~~
【分類號】：TP391.41;TP212
【正文快照】： 隨著集成加速度傳感器智能手機的普及,動作識別日益受到人們的關(guān)注。通過加速度傳感器采集到人體日常運動的信號,對運動信號進行有效的分析和識別,進而判斷出相應(yīng)的動作。動作識別可以應(yīng)用到很多方面,比如對患有帕金森的人的健康監(jiān)測和運動監(jiān)護,人體運動能量消耗評估等。近十

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