【摘 要】
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为进一步提升人体步态识别的准确率,参考人体步态特点,选择下肢表面肌电信号（SEMG）、髋关节角度、膝关节角度作为步态识别信息源,提出一种基于多核相关向量机（MKRVM）的人体步态识
【机 构】
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郑州轻工业学院建筑环境工程学院,河北工业大学控制科学与工程学院,智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心
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为进一步提升人体步态识别的准确率,参考人体步态特点,选择下肢表面肌电信号（SEMG）、髋关节角度、膝关节角度作为步态识别信息源,提出一种基于多核相关向量机（MKRVM）的人体步态识别方法.该方法以多源信息特征值作为多核相关向量机的输入,通过实验对不同信号选取合适的核函数,利用萤火虫优化（GSO）算法确定核函数参数,输出为不同步态的概率.利用训练好的模型直接对新样本进行分类,将概率最高的步态模式作为识别结果.实验结果表明,该方法对于平地行走、上楼、下楼、上坡、下坡等步态的平均识别率为94.64%,优于单核支
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