基于TSA-SVM的老人跌倒识别算法

针对老人跌倒检测易受环境影响以及检测不够精确易出现误判的问题,提出了一种基于人体动作传感器的老人跌倒识别检测算法,采用被囊群算法(TSA)优化支持向量机(SVM)模型进行跌倒识别.针对人体动作传感器采集的数据,首先进行特征提取、降维等预处理,然后将预处理后的数据输入SVM模型进行训练,同时利用TSA算法寻找SVM最优参数,得到最优的跌倒识别模型,利用该模型即可进行跌倒识别.实验结果表明,本文所提算法的跌倒识别检测正确率可达96%以上,具有一定的优越性.