为了提高人体姿态的识别精度,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)神经网络的人体姿态识别算法。采用加速度传感器获取加速度信息,并在常用特征集的基础上,加入离散系数和曲线积分两种新特征作为神经网络的输入;在利用PSO神经网络参数的同时,通过控制概率,自适应地对粒子进行遗传操作,增强粒子跳出局部极小值的能力;采用训练后的神经网络对6种人体姿态进行识别。实验结果表明:该算法收敛速度和全局寻优能力得到了提高,与其他经典算法相比识别精度更高。
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