基于滑动窗口异常数据提取的跌倒行为监测方法
为了提高跌倒行为监测的准确率,减少突然下蹲等四种疑似跌倒行为造成的误报率,提出了一种基于滑动窗口异常数据提取的跌倒行为监测方法.该方法使用均值滤波法对原始三轴加速度数据进行降噪处理,为了消除手机方向性对跌倒监测的影响,将三轴加速度进行合成.利用滑动窗口技术为合成加速度数据生成一个窗口特征向量,通过计算相邻窗口特征向量间的相关系数来提取异常数据.利用决策树分类器对异常行为数据样本集进行分类,能够有效区分疑似跌倒和跌倒行为.该方法的跌倒行为识别的准确率为95％,误报率为9.5％.
跌倒行为 目标识别 滑动窗口 均值滤波法 决策树分类器
王忠民 张新平 梁琛
西安邮电大学计算机学院,陕西西安7100121
国内会议
西安
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7-12
2016-06-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）