作者：姜鸣,王哲龙,刘晓博,赵红宇,胡耀华 单位：大连理工大学 出版：《大连理工大学学报》2013年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDLLG2013010220 DOC编号：DOCDLLG2013010229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于BSN和神经网络的人体日常动作识别方法》PDF+DOC2013年第06期 陈野,王哲龙,李政霖,李宏伟 《基于三轴加速度传感器的手势识别》PDF+DOC2011年第24期 刘蓉,刘明 《基于加速度信号几何特征的动作识别》PDF+DOC2008年第02期 陈雷,杨杰,沈红斌,王双全 《无线传感器网络及智能环境控制》PDF+DOC2006年第02期 柳小波,杨杰,陈宁江,沈红斌,张清风,陈鑫 《基于CHMMs的自适应行为识别方法》PDF+DOC2014年第10期 李军怀,严其松,王志晓,魏嵬,张璟 《基于BSN识别双人交互动作方法的研究》PDF+DOC2014年第13期 陈野,王哲龙,武东辉 《基于PSO的有向传感器网络覆盖增强策略及仿真》PDF+DOC2017年第01期 张聚伟,王宇 《一种基于数据融合的结构损伤特征提取方法》PDF+DOC2011年第04期 焦莉,张海,伊廷华 《低时延的无线传感器网络数据融合算法》PDF+DOC2010年第12期 牛康,邓亚平,满文 《传感器网络中基于簇的融合树构建算法》PDF+DOC2010年第12期 林益,杨靖,李捍东

    • 应用人体传感器网络(body sensor networks，BSN)识别人体日常动作可以有效地提高对老年人、慢性病人，以及术后病人等特殊人群的医疗监护质量.为此建立了一个基于BSN的人体日常动作监督平台，应用采集到的加速度信号识别9个常见的人体日常动作.针对动作识别过程中存在的多传感器数据融合问题，提出一种基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov models，CHMMs)的动作识别方法.实验结果显示，与已有动作识别方法相比，提出的基于CHMMs的动作识别方法的识别正确率有明显的提高。

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