典型文献
利用少量体压传感器和支持向量机算法的坐姿识别方法
文献摘要：
针对传统坐姿识别系统中传感器数量多和系统较复杂导致成本过高等问题,设计一种基于少量体压传感器和支持向量机(SVM)算法的坐姿识别方法.首先,设计一种由少量薄膜压力传感器构成的体压传感阵列,将其置于坐垫内部;然后,利用该传感阵列采集不同坐姿的体压数据,并绘制相应的体压分布等高线图;最后,以体压数据作为特征向量,结合支持向量机算法建模,以实现坐姿分类自动识别.测试结果表明:少量体压传感器也能获取不同坐姿的体压分布特征;SVM坐姿分类模型在熟悉样本下的坐姿识别准确率达98.3％,在陌生样本下的坐姿识别准确率达92.5％.
文献关键词：
坐姿识别;薄膜压力传感器;体压分布;等高线图;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
黄文权;王婉华;陈冰莹
作者机构：
华侨大学信息科学与工程学院,福建厦门361021;厦门大学附属第一医院,福建厦门361021
文献出处：
引用格式：
[1]黄文权;王婉华;陈冰莹-.利用少量体压传感器和支持向量机算法的坐姿识别方法)[J].华侨大学学报（自然科学版）,2022(02):168-175
A类：
B类：
支持向量机算法,坐姿识别,识别系统,薄膜压力传感器,传感阵列,坐垫,体压分布,等高线图,特征向量,自动识别,分类模型,识别准确率,陌生
AB值：
0.178049
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