基于SVM-KNN的人体步态相位识别  被引量:3

Phase Recognition of Human Gait Based on SVM-KNN

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作  者:张语萌 李志俊[1] 步子豪 陶加贝 ZHANG Yu-meng;LI Zhi-jun;Bu Zi-hao;TAO Jia-bei(Wuhan Institute of Automation,Wuhan University of Technology,Hubei Wuhan 430070,China)

机构地区:[1]武汉理工大学自动化学院

出  处:《科技视界》2019年第28期23-24,26,共3页Science & Technology Vision

摘  要:本文对各种常用分类器进行优缺点分析,最后选择了基于阈值分割的SVM-KNN方法识别步态相位,并与SVM、KNN方法进行比较。In this paper, the advantages and disadvantages of various classifiers are analyzed. Finally, SVM-KNN method based on threshold segmentation is selected to identify gait phase, and compared with SVM and KNN methods.

关 键 词:外骨骼机器人 步态相位识别 SVM-KNN 阈值分割 

分 类 号:TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

 

参考文献:

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引证文献:

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