【摘 要】
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为降低数据噪声的干扰,提高步态识别的有效性,提出一种基于隐马尔可夫模型的步态识别算法(GR-HMM)。利用滑动平均滤波模型对步态数据进行去噪预处理,建立观测序列;基于GR-HMM
【机 构】
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河北工程大学信息与电气工程学院,河北工程大学河北省安防信息感知与处理重点实验室,河北工程大学公共体育部
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61802017);河北省自然科学基金项目(F2018402251);邯郸市科学技术研究与发展计划基金项目(1721203048);河北省物联网数据采集与处理工程技术研究中心开放课题基金项目(2016-2)
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为降低数据噪声的干扰,提高步态识别的有效性,提出一种基于隐马尔可夫模型的步态识别算法(GR-HMM)。利用滑动平均滤波模型对步态数据进行去噪预处理,建立观测序列;基于GR-HMM算法计算观测序列概率,重估迭代至观测序列概率收敛,得到GR-HMM算法的参数模型;对步态数据进行步态阶段识别及步态关键事件定位。基于Shimmer IMU采集的数据对算法进行训练和分析评估,实验结果表明,GR-HMM算法的步态阶段识别灵敏度和特异性分别可达93.1%和96.9%。
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