作者：卢先领,王洪斌,王莹莹,徐仙 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》2014年第05期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJC2014050380 DOC编号：DOCJSJC2014050389 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为提高基于加速度传感器的人体行为识别率，提出2种新的加速度数据特征。一种通过计算加速度矢量与重力方向夹角的小波能量来揭示加速度方向变化的本质，从时频分析的角度区分不同行为；另一种提取加速度数据重排后的关键点连线斜率，突出数据的差异和分布特点。将上述2种特征与常用的6种特征相结合，训练基于支持向量机的多类分类器，对7种日常行为进行识别。检测结果表明，独立检测法和留一交叉检测法对7种行为的平均识别率分别可达92.70%和95.08%。

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