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基于足底压力信息的跌倒姿态聚类识别方法 被引量:4
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作者 陈洪波 高青 +2 位作者 冯涛 朱振朋 刘喻 《电子技术应用》 北大核心 2016年第5期113-115,119,共4页
为了进一步提高基于足底压力传感器的老年跌倒检测系统的识别率,以及准确地判断人体跌倒方向,提出了利用自组织映射神经网络(SOM)和足底压力传感信息对人体动作进行聚类分析的方法。为了验证SOM方法的识别效果,采取包含跌倒在内的13类... 为了进一步提高基于足底压力传感器的老年跌倒检测系统的识别率,以及准确地判断人体跌倒方向,提出了利用自组织映射神经网络(SOM)和足底压力传感信息对人体动作进行聚类分析的方法。为了验证SOM方法的识别效果,采取包含跌倒在内的13类常见动作的130个样本对训练好的SOM网络进行测试。测试结果表明,系统灵敏度、特异度及准确度分别为92.5%、93.3%、93.1%,其结果均优于常用的阈值法。综上,SOM方法对人体跌倒姿态识别具有较高的可靠性和准确度。 展开更多
关键词 自组织映射神经网络 聚类分析 足底压力传感信息 人体跌倒姿态识别
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