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高可信度加權(quán)的多分類器融合行為識別模型

發(fā)布時間:2017-08-22 09:44

  本文關(guān)鍵詞:高可信度加權(quán)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(shè)備的人體日常行為識別準(zhǔn)確率,提出一種高可信度加權(quán)的多分類器融合行為識別模型(MCFM)。針對不同智能設(shè)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(guān)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(luò)三個基分類器通過高可信度加權(quán)投票算(HRWV)法訓(xùn)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(zhǔn)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(zhǔn)確率達(dá)到94.88%。
【作者單位】: 西安郵電大學(xué)計算機學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】行為識別 三軸加速度 高可信度加權(quán) 基分類器 融合分類器
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(61373116) 陜西省教育科學(xué)“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(xué)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(shè)備內(nèi)置傳感器技術(shù)的快速發(fā)展,人體日常行為識別、健康檢測和保健指導(dǎo)等眾多應(yīng)用領(lǐng)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(shè)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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8 嚴(yán)志永;在劃分?jǐn)?shù)據(jù)空間的視角下基于決策邊界的分類器研究[D];浙江大學(xué);2011年

9 王U,

本文編號:718436


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