作者：苏本跃,郑丹丹,汤庆丰,盛敏 单位：中国航天科工集团公司第三研究院第八三五八研究所 出版：《红外与激光工程》2019年第02期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHWYJ2019020400 DOC编号：DOCHWYJ2019020409 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 在基于惯性传感器的人体行为识别研究中，特征提取是其中的关键环节之一。而离散数据统计特征的稳定性依赖于特征提取的窗口大小。一般来说，训练数据的窗口长度需要大于一个运动周期。因此，针对测试数据远小于一个运动周期的短序列样本识别问题，提出了一种基于模板匹配的新的解决方案。首先，通过适当分割训练数据的长序列样本，构建一个过完备的短时行为模板库，将待测短时样本与模板库中样本进行一致化处理并进行匹配；其次，在匹配算法中，采用样本间的F范数与整体梯度向量的2范数累加作为匹配度量准则，得到相似度直方图；最后，基于相似度直方图，根据投票策略得到最终分类识别结果。实验表明：在使用单传感器识别短时行为的情况下，新算法比传统算法在精度和稳定性上具有更好的性能，并能适应不同窗口下短时行为分类问题。

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