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基于行為識別匹配的用戶(hù)日常運動(dòng)檢測
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南京理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院

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Detection of User
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安徽合肥

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    摘要:

    針對用戶(hù)日常運動(dòng)過(guò)程中步態(tài)計步器(Pedometer of Gait, POG)檢測問(wèn)題,相較于傳統的統計機器學(xué)習方法,基于模板匹配的方法往往具有更高的精度和效率。主要提出了一種基于模板匹配的改進(jìn)Dynamic Template Wrapping(DTW)方法,并在開(kāi)源實(shí)驗數據上做了驗證。實(shí)驗結果顯示,相對于傳統模板匹配方法和統計學(xué)習方法,所提出的IsDTW方法不僅具有相對較高的實(shí)驗精度(92%),在運行效率上也在一定程度上優(yōu)于傳統方法,對實(shí)際應用更具價(jià)值。

    Abstract:

    According to the user's daily movements during gait (Pedometer of Gait POG pedometer) detection, statistical machine learning methods compared with the traditional method, based on template matching has higher precision and efficiency. This paper proposes an improved Dynamic Template Wrapping (DTW) method based on template matching, which is verified on open source experimental data. The experimental results show that compared with the traditional template matching method and IsDTW statistical learning method, the proposed method not only has the relatively high accuracy (92%), the efficiency is better than the traditional method in a certain extent, to the practical application of more value.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

夏磊.基于行為識別匹配的用戶(hù)日常運動(dòng)檢測計算機測量與控制[J].,2018,26(2):264-267.

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歷史
  • 收稿日期:2017-08-18
  • 最后修改日期:2017-09-13
  • 錄用日期:2017-09-14
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-03-07
  • 出版日期: 2018-02-25
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