HMMs与SVM结合的人体动作序列识别技术研究

"该研究论文探讨了基于HMMs(动态隐马尔可夫模型)和SVM(支持向量机)的人体日常动作序列分割与识别技术在体感网中的应用。体感网利用MEMS(微机电系统)传感器对人的动作进行监测和分析，尤其在医疗监护方面有着广泛应用。论文中，研究人员使用HMMs对动作序列进行分割，比较了HMMs与LIR和Top-Down方法，结果显示HMMs在分割精度上表现更优，达到80%以上。接着，他们从分割后的数据中提取特征如均值和方差，利用SVM进行分类识别，平均识别准确率约为89%，接近手动分割的精度。该方法展现了良好的稳健性，对于体感网中的动作识别具有重要价值。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **人体传感器网络(体感网)**：体感网是由MEMS传感器组成的无线网络，用于监测人体动作，常见传感器有陀螺仪和加速度计。它们能捕捉人体各部位在运动时产生的信号，并传输到远程接收端进行处理。 2. **动态隐马尔可夫模型(HMMs)**：HMMs被用于动作序列的分割，通过对传感器数据的分析，可以将连续的动作序列精确地划分成独立的动作片段。 3. **动作识别的挑战**：传统视觉方式的动作识别存在侵入性、破坏性和隐私问题，而体感网技术提供了一种非侵入、设备简单的解决方案。 4. **HMMs与LIR和Top-Down方法比较**：HMMs在动作序列分割上的精准度优于LIR和Top-Down方法，分割准确率超过80%。 5. **支持向量机(SVM)**：SVM用于处理分割后的数据，通过提取的特征（如均值、方差）进行动作分类，平均识别准确率约89%，证明了HMMs分割方法的有效性和稳健性。 6. **应用场景**：体感网技术在慢性病患者监护、术后康复训练以及老年人日常活动监测等方面有广泛的应用前景，对于提升患者康复效果和老年护理质量具有积极意义。 7. **研究贡献**：该研究提出的方法提高了动作识别的准确性和可靠性，为体感网在医疗和健康领域的应用提供了新的技术支撑。 这篇论文的创新点在于结合HMMs和SVM，实现高效的动作序列分割与识别，为体感网技术在人体动作分析领域的应用提供了理论基础和技术参考。