基于多传感器的人体行为识别系统

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为了既能提高系统人体行为的识别率,又能降低系统能耗,提出了基于多传感器的人体行为识别系统。通过对滑动时间窗内传感器数据信息进行数学统计,提取数据特征;并通过用weka软件对数据的这些特征进行分析,设计出基于决策树的两层分类识别算法,来对8种常见人体行为进行识别。实验结果表明:该系统在降低了系统能耗同时系统识别率较高,平均识别率达到93.12%,系统便于携带且具有很强的实用性。
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