电脑与信息技术
電腦與信息技術
전뇌여신식기술
Computer and Information Technology
2015年
5期
6-8,33
,共4页
智能手表%支持向量机%行为识别
智能手錶%支持嚮量機%行為識彆
지능수표%지지향량궤%행위식별
intelligent watch%support vector machine%behavior recognition
文章提出了一种基于SVM支持向量机分类器的数据挖掘方法,设计实现了一种基于智能手表加速度传感器的人体行为识别系统. 该系统通过对对象移动过程中的加速度感知信号进行处理和数据挖掘,动态识别移动对象的运动行为模式,并实验验证了其准确率和有效性. 实验证明,基于SVM算法的分类器对四种人体行为有着较高的识别准确率.
文章提齣瞭一種基于SVM支持嚮量機分類器的數據挖掘方法,設計實現瞭一種基于智能手錶加速度傳感器的人體行為識彆繫統. 該繫統通過對對象移動過程中的加速度感知信號進行處理和數據挖掘,動態識彆移動對象的運動行為模式,併實驗驗證瞭其準確率和有效性. 實驗證明,基于SVM算法的分類器對四種人體行為有著較高的識彆準確率.
문장제출료일충기우SVM지지향량궤분류기적수거알굴방법,설계실현료일충기우지능수표가속도전감기적인체행위식별계통. 해계통통과대대상이동과정중적가속도감지신호진행처리화수거알굴,동태식별이동대상적운동행위모식,병실험험증료기준학솔화유효성. 실험증명,기우SVM산법적분류기대사충인체행위유착교고적식별준학솔.
The paper puts forward to a data-mining method based on the SVM classifier,designing and implementing a human-body behavior recognition system based on the accelerator sensor of smartwatch.the system dynamically identifies the movement behavior patterns of moving objects through the process of accelerator sensing signal processing and data mining, and verify the accuracy and effectiveness by experiment. It proves that the classifier based on the SVM algorithm has a high recognition rate focusing on the four human behavior.
