《基于SVD特征降维和支持向量机的跌倒检测算法》PDF+DOC
作者:白勇,孙晓雯,秦昉,孙子文
单位:上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心
出版:《计算机应用与软件》2017年第01期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJYRJ2017010450
DOC编号:DOCJYRJ2017010459
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为减少跌倒对人体造成的伤害,采用一种基于支持向量机的人体跌倒检测方法。利用安置于腰上的手机采集人体运动行为加速度数据,提取对跌倒行为敏感的时域及频域特征,利用奇异值分解方法降维特征和重构跌倒特征,采用支持向量机分类器检测跌倒行为。仿真实验表明:该方法能够有效地识别跌倒和日常行为,具有较高灵敏度和特异度,并可同时提高识别正确率。
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