基于三轴传感器的老年人日常活动识别

作     者：汪成亮 王小均 WANG Cheng-liang;WANG Xiao-jun

作者机构：重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 重庆大学计算机学院重庆400044 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2017年第45卷第3期

页      面：570-576页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.61004112) 中央高校基本科研基金资助项目(No.CDJZR12180006) 

主　　题：活动识别 三轴传感器 特征提取 隐马尔科夫模型 

摘      要：本文针对老年人日常活动类型及特点提出了一种基于三轴加速度传感器和HMM(Hidden Markov Model)的活动识别方法.本文首先提取了针对老年人相异、相似活动的标准差、能量、相关系数、RAF(RAtio Forward)、RVF(Ratio Vertical Forward)等特征值.然后定义老年人的HMM活动识别模型.最后在经过Baum-Welch算法对HMM进行参数训练后使用Viterbi算法来进行老年人活动识别.实验结果表明,本文方法适用于老年人的日常活动的识别,平均识别精度达到了93.3%,尤其是对于相似步态活动的识别准确率达到了93.7%.