基于多特征融合的跌倒行为识别与研究

摘要：

在全球老龄化和空巢家庭的社会背景下，老年人的跌倒已成为当今社会备受关注的问题，为了能及时为老年人提供帮助，减轻摔倒带来的伤害，提出了一种基于图像处理的多特征融合跌倒识别算法。针对前景提取，本文提出了一种三帧差分法与背景减除法加权结合的目标提取算法，进而提取出目标轮廓的高度、宽高比、质心、矩形周长、Hu矩及Zernike矩特征；以行走、坐下、蹲下和跌倒4种行为数据作为样本，最后通过参数优化后的支持向量机训练及预测来实现跌倒的检测与识别。实验结果表明，所提出的算法不仅有效而且速度快、易于实现，平均识别率超过了95%。

关键词：目标检测、特征提取、支持向量机、跌倒识别

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津自然科学基金13JCYBJC15400;河北省高等学校科学技术研究重点ZD2014030资助项目。

在线出版日期：2016-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：890-902