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基于惯性传感器的人体行为识别系统设计

         

摘要

为了准确识别人体行为,为医疗、游戏、智能产品等产业提供数据支持,设计了基于惯性传感器的人体行为识别系统,根据人体结构的关节模型选择其中的主要关节,佩戴惯性传感器采集人体行为信息,利用主成分分析法提取关键特征,采用SVM算法构建人体行为分类器。经过16种行为的测试验证,平均识别准确率为86.72%,对于幅度大区别明显的动作识别准确率可达到100%,为人体行为的智能识别提供了实用的解决方案。

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