一种基于子空间分类器的人体行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于子空间分类器的人体行为识别方法，其通过主成分分析法(Principal Components Analysis，PCA)对信道状态信息(Channel State Information，CSI)进行降维，去除冗余信息，降低时间复杂度。再利用小波变换、统计特征提取、标准化等手段，提取出特征长度一致并能表征各种行为的特征。然后，利用抽样来构造子空间，在各个子空间内用支持向量机(Support Vector Machine，SVM)训练，得到子空间分类模型，最后通过投票法对在线行为进行判决。本发明方法能够运用于提升人体行为识别的准确率，解决了单个分类器行为识别鲁棒性不够、准确率不高的问题。