《基于智能手机的跌倒行为识别算法研究》PDF+DOC
作者:杨晨晨,马春梅,朱金奇
单位:华东计算机技术研究所;上海计算机学会
出版:《计算机工程》2019年第02期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJSJC2019020300
DOC编号:DOCJSJC2019020309
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利用智能手机的感知和计算能力,对跌倒行为识别算法进行研究。分析使用多特征传感器识别跌倒行为的必要性,并根据传感器对跌倒行为敏感程度的不同,提出基于主成分分析的多特征选择方法。针对传统K-means算法不能反映数据分布差异的问题,设计基于相对熵的跌倒行为识别算法,利用数据集分布距离进行跌倒行为识别。在真实环境下采集跌倒行为数据对算法性能进行评估,结果表明该算法能较好地识别跌倒行为,识别准确率高达96. 7%。
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