基于改进 SVM 分类器的动作识别方法

摘要：

利用智能手机加速度传感器信号，提出一种改进的动作识别方法以降低传统动作识别方法的复杂程度，提高识别率。在特征提取时用盲选法，即用 PCA（principal component analysis）进行特征值的降维和去除多维间的干扰，而所选特征没有对应的物理意义；并在分类识别中将遗传算法应用到 SVM（support vector machine）分类器参数优化中。通过实验表明，该方法能够对日常的走路、站立、跑及上下楼等动作进行准确的识别。

关键词：小波去噪、PCA、遗传算法、SVM、动作识别

分类号：TP212.6(自动化技术及设备)

资助基金：中央高校基本科研业务费科研专项资助项目CDJZR12110009。Supported by Fundamental Research Funds for the Central UniversitiesCDJZR12110009．

在线出版日期：2016-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：12-17