本文關鍵詞：高可信度加權的多分類器融合行為識別模型

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【摘要】：為了提高基于智能移動設備的人體日常行為識別準確率,提出一種高可信度加權的多分類器融合行為識別模型(MCFM)。針對不同智能設備內(nèi)置加速度傳感器獲取的三軸加速度信息,優(yōu)選出與人體行為相關度高的特征集作為該模型的輸入,將決策樹、支持向量機以及反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡三個基分類器通過高可信度加權投票算(HRWV)法訓練出一個新的融合分類器。實驗結(jié)果表明,所提出的分類器融合模型能有效提高行為識別的準確率,對靜止、散步、跑步、上樓及下樓五種日常行為的平均識別準確率達到94.88%。
【作者單位】： 西安郵電大學計算機學院;
【關鍵詞】： 行為識別 三軸加速度 高可信度加權 基分類器 融合分類器
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61373116) 陜西省教育科學“十二五”規(guī)劃課題項目(SGH140601) 陜西省教育廳項目(15JK1653) 西安郵電大學校青年基金資助項目(ZL2014-27)~~
【分類號】：TP212.9;TP18
【正文快照】： 0引言近年來隨著智能設備內(nèi)置傳感器技術的快速發(fā)展,人體日常行為識別、健康檢測和保健指導等眾多應用領域迅速崛起。早期人體日常行為識別主要是通過在人體固定部位上捆綁專用傳感器采集用戶行為信息。目前隨著智能設備的普及和快速發(fā)展,隨身攜帶就能直接獲取到傳感器信息,在

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9 王U，

本文編號：718436