一种基于特征增强和决策融合的行为识别方法

摘要

一种基于特征增强和决策融合的行为识别方法，对加速度传感器数据进行预处理；计算预处理后数据的多维特征矢量；使用前向序列选择算法对多维特征矢量进行选择得到最佳特征矢量；使用Relief‑F算法选择合适特征值进行特征增强处理；训练一个基础分类器和三个弱分类器；将基础分类器和三个弱分类器的识别结果作为四个参数，同时将上个动作的识别结果作为另一个参数，通过训练确定这五个参数的权重；使用二层分类对人体行为进行识别，第一层分类使用基础分类器进行，第二层分类使用加权投票决策融合得到最终识别结果。本发明可有效区分走、上楼、下楼这些难以区分的相似动作，提高人体行为识别率。