计算机工程

作者：杨晨晨,马春梅,朱金奇

单位：天津师范大学 计算机与信息工程学院,天津 300387

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

基金：天津市自然科学基金(17JCYBJC16400,18JCQNJC70200,18JCYBJC85900);天津大创计划项目(201710065075);天津师范大学博士基金(043-135202XB1615)

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%。

来源：2019年第2期

《计算机工程》期刊编辑部

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