论文部分内容阅读
为了能够有效地提取人体行为特征,提出了一种基于加速度传感器的人体行为识别系统,主要识别站立、行走、跑步、上楼、下楼这5种人体行为。该系统通过提取标准差、偏度、峰度和相关系数等统计特征来实现多层分类。实验表明,该系统可以有效地对这5种人体行为进行识别。
基于加速度传感器的人体行为识别系统的设计与实现
【摘 要】
：
为了能够有效地提取人体行为特征,提出了一种基于加速度传感器的人体行为识别系统,主要识别站立、行走、跑步、上楼、下楼这5种人体行为。该系统通过提取标准差、偏度、峰度和相关系数等统计特征来实现多层分类。实验表明,该系统可以有效地对这5种人体行为进行识别。
【机 构】
：
江南大学
【出 处】
：
电脑开发与应用
【发表日期】
：
2014年12期
其他文献
人脸识别是模式识别的一个重要分支,主要由特征提取和分类识别两个阶段决定,由于其小样本,高维数的特点,传统的分类器容易导致过学习问题,首先使用主成分分析法对人脸图像进行降维表示,然后将最小二乘支持向量机用于识别阶段,仿真实验显示的方法取得了较好的识别效果和识别效率。
目前，电能表大多采用MCU（MicroControllerUnit）作为核心，需要外挂众多的功能模块，存在安全性、稳定性等隐患，难以满足现阶段智能电网对电能表的需求。基于片上系统的智能电表，将众多