作者：范书瑞,贾雅亭,刘晶花 单位：上海大学 出版：《应用科学学报》2019年第03期 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYYKX2019030130 DOC编号：DOCYYKX2019030139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于支持向量机的跌倒检测方法研究》PDF+DOC2014年第09期 梁维杰,张应红,景晖,黄博,郑骥 《一种基于特征增强和决策融合的人体行为识别方法》PDF+DOC2016年第S2期 宦若虹,陈月 《基于多传感器和支持向量机的GMAW焊接过程模式识别研究》PDF+DOC2018年第34期 贺峰,史亚斌,王锋,赵红武,秦海兵 《基于姿态识别与K-means算法的老年人安全伴侣》PDF+DOC2017年第07期 陈唯美,李晶,丑佳文,刘夏平 《基于SVM的网络定位算法的仿真设计》PDF+DOC2019年第04期 冯娜 《浅谈行为识别研究及行为识别模型》PDF+DOC2020年第06期 丁艳 《基于单个三轴加速度计的人体行为识别研究》PDF+DOC2019年第02期 张宇,郭达,高志勇,周大海 《5指仿人假手及模式识别控制的研究》PDF+DOC2010年第12期 王新庆,刘伊威,孙超,刘宏 《改进随机森林及其在人体姿态识别中的应用》PDF+DOC2015年第16期 周博翔,李平,李莲 《基于三轴加速度传感器的山羊行为特征分类与识别》PDF+DOC2014年第08期 郭东东,郝润芳,吉增涛,杨信廷,周超,梁旭姣

    • 为解决人体运动模式识别中姿态分类问题，详细研究了人体姿态识别的特征选择.通过统计三轴加速度传感器的x轴、y轴、z轴等信号，获得标准差、偏度和峰度等117种特征.将Fisher score、relief-F和Chi square 3种算法与层次分类方法相结合选择出特征子集，采用支持向量机对动作进行分类.实验表明，利用3种特征选择算法所选择出的特征集有助于较高精度地识别站立、坐和躺3种静态动作以及走、上楼、下楼3种动态动作，且有利于后续进行低复杂度在线识别方法研究。

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