基于BSN和CHMMs的人体日常动作识别方法研究

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	基于BSN和CHMMs的人体日常动作识别方法研究
	姜鸣 ; 王哲龙 ; 刘晓博 ; 赵红宇 ; 胡耀华
刊名	大连理工大学学报
	2013
卷号	53 期号:1 页码:121-126
关键词	人体传感器网络动作识别耦合隐马尔可夫模型数据融合
ISSN号	1000-8608
其他题名	Research on human daily activity recognition method based on BSN and CHMMs
产权排序	3
中文摘要	应用人体传感器网络(body sensor networks,BSN)识别人体日常动作可以有效地提高对老年人、慢性病人,以及术后病人等特殊人群的医疗监护质量.为此建立了一个基于BSN的人体日常动作监督平台,应用采集到的加速度信号识别9个常见的人体日常动作.针对动作识别过程中存在的多传感器数据融合问题,提出一种基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov models,CHMMs)的动作识别方法.实验结果显示,与已有动作识别方法相比,提出的基于CHMMs的动作识别方法的识别正确率有明显的提高.
英文摘要	Body sensor networks (BSN) may offer continuous monitoring of human activities in a range of healthcare areas, including caring the elderly, helping chronic patients, and monitoring the recovery of post-operative patients. A monitoring platform based on BSN is established for recognizing 9human daily activities using acceleration signal. A activity recognition method based on coupled hidden Markov models (CHMMs) is proposed for multi-sensor data fusion. The experimental results show that compared with previous methods, the proposed method can achieve satisfactory performance for human daily activity recognition.
分类号	TP202 ; O211.62
收录类别	CSCD
资助信息	国家地震行业科研专项资助项目(200808075); 国家科技重大专项子课题资助项目(2010ZX04007-011-5)
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:4775872
公开日期	2013-04-21
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.sia.ac.cn/handle/173321/10597]
专题	沈阳自动化研究所_机器人学研究室
推荐引用方式 GB/T 7714	姜鸣,王哲龙,刘晓博,等. 基于BSN和CHMMs的人体日常动作识别方法研究[J]. 大连理工大学学报,2013,53(1):121-126.
APA	姜鸣,王哲龙,刘晓博,赵红宇,&胡耀华.(2013).基于BSN和CHMMs的人体日常动作识别方法研究.大连理工大学学报,53(1),121-126.
MLA	姜鸣,et al."基于BSN和CHMMs的人体日常动作识别方法研究".大连理工大学学报 53.1(2013):121-126.