期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]西安邮电大学计算机学院,陕西西安710121
基 金:国家自然科学基金资助项目(61373116)
年 份:2014
卷 号:19
期 号:6
起止页码:76-79
语 种:中文
收录情况:JST、ZGKJHX、普通刊
摘 要:提出一种依据手机内置三维加速度传感器采集的人体日常行为数据来进行识别分类的方法。该方法对采集的原始加速度数据进行预处理,从水平和垂直方向提取多种统计特征,包括标准差、四分位差、信号幅度、偏度、峰度和相关系数等,由支持向量机分类器进行分类识别,可识别手机携带者站立、走路、跑步、上楼和下楼5种动作。通过对比分析实验结果,对不同实验者的平均识别正确率达到87.17%,验证了该方法的有效性。
关 键 词:人体行为识别 加速度传感器 支持向量机
分 类 号:TP3[计算机类]
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