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摘要
新颖和恰当的算法是人体运动模式识别系统的关键。在获取加速度传感器信号的基础上,提出了一种人体运动模式识别算法,其中多图嵌入表示用于特征降维,最近邻用于模式分类。该算法通过特征分组对原始特征空间进行多个独立子集的划分,并生成图;通过多维尺度分析法在每个子图上生成新的嵌入坐标,并找到这些嵌入坐标的线性组合来表示原始特征空间;最后通过最近邻分类器进行模式分类。该算法新颖、简单,能在最小信息丢失的基础上挖掘原始特征空间的潜在结构,提高特征选择的稳定性。实验结果表明,同其他代表性算法相比,该算法准确度高,能更好地区分人体运动。
- 出版日期2017
- 单位天津大学
