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基于靜電信號(hào)的人體動(dòng)作識(shí)別

王以飛; 王偉; 田姍姍; 李孟軒; 李鵬斐; 陳曦北京理工大學(xué)機(jī)電動(dòng)態(tài)控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

摘要：提出一種通過(guò)檢測(cè)人體行為動(dòng)作產(chǎn)生的靜電信號(hào)進(jìn)行人體動(dòng)作識(shí)別的方法.在分析人體荷電特性的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)靜電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)采集被測(cè)人員的5種典型動(dòng)作(行走、踏步、坐下、拿取物品、揮手)的靜電感應(yīng)信號(hào).對(duì)采集的5種動(dòng)作的靜電信號(hào)進(jìn)行特征參量提取和顯著性差異分析,優(yōu)化用于分類(lèi)的特征參數(shù).基于Weka平臺(tái)使用3種分類(lèi)算法(支持向量機(jī)、決策樹(shù)C4.5和隨機(jī)森林)分別對(duì)采集到的250組樣本數(shù)據(jù)通過(guò)10折交叉驗(yàn)證進(jìn)行了分類(lèi)識(shí)別,結(jié)果顯示隨機(jī)森林算法的識(shí)別效果最好,正確率可達(dá)99.6%.研究表明本文提出的單人環(huán)境下基于人體靜電信號(hào)的動(dòng)作分類(lèi)識(shí)別方法能夠有效地對(duì)典型人體動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別.

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