作者：孙佳亨,孟晓亮,梁豪,段洪君,詹志坤 单位：中国电子学会 出版：《电子测量与仪器学报》2020年第03期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZIY2020030130 DOC编号：DOCDZIY2020030139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对目前视觉动作识别方法中普遍存在的背景复杂、活动范围有限、个人隐私泄露等问题，设计了一套基于MEMS惯性传感器的体操动作识别系统。该系统主要通过构建传感器网络，采集人体进行体操运动时11个位置的加速度和角速度数据。基于预处理后的两类数据，计算样本均值、标准差、信息熵、均方误差等参数作为分类特征，建立支持向量机(SVM)分类模型，并对6种体操运动的动作进行了有效识别。实验结果表明，SVM算法较K-近邻、朴素贝叶斯、决策树等机器学习算法有更好的识别效果，平均识别率可达97%以上。

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