10.3969/j.issn.1000-386x.2017.01.045
基于SVD特征降维和支持向量机的跌倒检测算法
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.
跌倒检测、支持向量机、加速度传感器、奇异值分解
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TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金项目61373126;江苏省自然科学基金项目BK20131107;中央高校基本科研业务费专项资金JUSRPS1510
2017-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
247-251
