文档名：基于SVM的人体姿态识别技术研究
摘要：随着科技发展,可穿戴式的传感器研究越发得到重视,显现出低功耗、便携性高、低成本以及使用场景不受限制等优势.其中重要的一方面应用就是人体姿态识别,为了识别日常生活中站姿、跪姿以及卧姿三种不同姿态而进行研究.根据人体姿态识别技术理论分析和应用需求选择单传感器进行姿态识别的方案.选用六轴传感器MPU6050结合STM32单片机硬件的方案,采集三种不同姿态的加速度以及角速度数据,经小波去噪和四元数转换后,基于高斯核函数的一对一支持向量机算法对人体姿态进行分类,模型训练框架基于TensorFlow,验证了利用机器学习算法解决三种人体姿态识别问题的可行性.
作者：郑毅 宋贺良 王克强Author：ZHENGYi SONGHeliang WANGKeqiang
作者单位：华北光电技术研究所,北京100015
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2023, 36(3)
分类号：TP212.9
关键词：人体姿态识别 小波去噪 四元数 支持向量机
机标分类号：TP391TP181TP271
在线出版日期：2023年5月25日
基金项目：基于SVM的人体姿态识别技术研究[
期刊论文] 传感技术学报--2023, 36(3)郑毅 宋贺良 王克强随着科技发展,可穿戴式的传感器研究越发得到重视,显现出低功耗、便携性高、低成本以及使用场景不受限制等优势.其中重要的一方面应用就是人体姿态识别,为了识别日常生活中站姿、跪姿以及卧姿三种不同姿态而进行研究.根据人...参考文献和引证文献
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