多层分类器模型的相似人体活动识别

摘要

针对基于单传感器活动识别中相似活动易混淆的问题,本文提出了一种基于广义判别分析的多层分类器融合的相似人体活动识别算法.首先提取基于单加速度计的多类活动数据的时域特征、频域特征以及时频特征,对不同特征进行特征分析与重要性评估以确定有效的特征维度.使用随机森林（RF,Random forest）算法对活动特征进行第1层分类,然后根据分类混淆矩阵分析相似活动,由广义判别分析算法提取相似人体活动的映射特征,使用支持向量机（SVM,Support vector machine）算法对相似活动进行第2层分类,最后将相似活动的双层分类器识别概率加权融合得到最终识别结果.为了验证该识别算法,在公开的数据集SCUT-NAA上执行,识别算法对相似活动识别的正确率达到97.2%,提高了基于该数据集研究的正确率.