强鲁棒性的可穿戴传感器的人体动作识别方法-中国学术期刊网络出版总库

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强鲁棒性的可穿戴传感器的人体动作识别方法

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【英文篇名】	Strong robustness human activity recognition based on wearable sensors
【下载频次】	★★★★★
【作者】	刘锦怡; 张乐; 胡海波; 朱贺;
【英文作者】	LIU Jinyi; ZHANG Le; HU Haibo; ZU He; School of Software Engineering; Chongqing University; Key Laboratory of Dependable Service Computing in Cyber Physical Society Ministry of Education; School of Telecommunication Engineering;
【作者单位】	重庆大学软件学院; 信息物理社会-可信服务计算教育部重点实验室; 重庆大学通信工程学院;
【文献出处】	计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2017年 04期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	快速傅里叶变换; 自组织神经网络; 主成分分析; 动作识别;
【英文关键词】	fast Fourier transform; self-organization neural network; principal component analysis; human activity recognition;
【摘要】	为了降低可穿戴传感器在传感器移位时对动作识别率的影响,对可穿戴传感器的动作识别进行了研究。采用高精度传感器采集不同部位的输出信号,根据运动的周期特点对输出信号进行去噪和快速傅里叶变换,将其转化为频域信号。再使用主成分分析法提取综合指标,并对自组织神经网络进行训练,实现动作识别。最差情况下识别准确率可达到92.0%,较好情况下甚至可达到97.5%,传感器移位情况下的识别率甚至更高。
【英文摘要】	Human daily activity recognition using mobile personal sensing technology plays a central role in the field of pervasive healthcare. In this paper, a novel human activity recognition framework is presented to reduce the impact of sensors displacement. It utilizes high-precision sensor to capture signal. According to periodic features of human movement,the corresponding frequency domain is got by Fast Fourier Transform. The principal components analysis is used to extract composite indicator. After extend pr...
【基金】	国家自然科学基金(No.61103114)
【更新日期】	2017-03-13
【分类号】	TP391.41;TP212
【正文快照】	近年来随着电子通信技术的发展和传感器精度的提高,可穿戴传感器的动作识别在疾病预防和康复训练领域起着越来越重要的作用。目前主流的动作识别方法包括以可穿戴传感器为主的人体动作识别和基于视觉传感器的人体动作识别。由于人体有一定的独特性,动作具有多样性、多义性以及?

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