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论文类型：期刊论文

发表时间：2013-01-15

发表刊物：大连理工大学学报

收录刊物：PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

卷号：53

期号：1

页面范围：121-126

ISSN号：1000-8608

关键字：人体传感器网络;动作识别;耦合隐马尔可夫模型;数据融合

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.