【摘 要】
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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
【机 构】
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大连理工大学控制科学与工程学院,东莞理工学院电子工程学院,中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,大连交通大学电气信息学院
【基金项目】
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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)
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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.
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