| 基于智能手机的跌倒行为识别算法研究 |
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| 引用本文： | 杨晨晨,马春梅,朱金奇. 基于智能手机的跌倒行为识别算法研究[J]. 计算机工程, 2019, 45(2): 178-183 |
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| 作者姓名： | 杨晨晨 马春梅 朱金奇 |
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| 作者单位： | 天津师范大学 计算机与信息工程学院,天津,300387;天津师范大学 计算机与信息工程学院,天津,300387;天津师范大学 计算机与信息工程学院,天津,300387 |
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| 基金项目： | 天津市自然科学基金;天津大创计划项目;天津师范大学博士基金 |
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| 摘 要： | 利用智能手机的感知和计算能力,对跌倒行为识别算法进行研究。分析使用多特征传感器识别跌倒行为的必要性,并根据传感器对跌倒行为敏感程度的不同,提出基于主成分分析的多特征选择方法。针对传统K-means算法不能反映数据分布差异的问题,设计基于相对熵的跌倒行为识别算法,利用数据集分布距离进行跌倒行为识别。在真实环境下采集跌倒行为数据对算法性能进行评估,结果表明该算法能较好地识别跌倒行为,识别准确率高达96. 7%。
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| 关 键 词： | 智能手机 跌倒行为识别 多特征选择 主成分分析 相对熵 |
Study of Fall Behavior Identification Algorithm Based on Smartphone |
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| YANG Chenchen,MA Chunmei,ZHU Jinqi. Study of Fall Behavior Identification Algorithm Based on Smartphone[J]. Computer Engineering, 2019, 45(2): 178-183 |
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| Authors: | YANG Chenchen MA Chunmei ZHU Jinqi |
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| Affiliation: | (School of Computer and Information Engineering,Tianjin Normal University,Tianjin 300387,China) |
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| Abstract: | YANG Chenchen;MA Chunmei;ZHU Jinqi(School of Computer and Information Engineering,Tianjin Normal University,Tianjin 300387,China) |
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| Keywords: | smartphone fall behavior identification multi-feature selection Principal Component Analysis(PCA) relative entropy |
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