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中央高校基本科研业务费专项资金(CDJRC10170008)

作品数:1 被引量:6H指数:1
相关作者:石欣熊庆宇雷璐宁更多>>
相关机构:重庆大学更多>>
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相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇特征提取
  • 1篇普适计算
  • 1篇普适计算环境
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇网络
  • 1篇无线传感
  • 1篇无线传感器
  • 1篇无线传感器网
  • 1篇无线传感器网...
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇计算环境
  • 1篇感器
  • 1篇安全机制研究
  • 1篇RFID
  • 1篇SVM
  • 1篇传感

机构

  • 2篇重庆大学

作者

  • 1篇雷璐宁
  • 1篇苏士娟
  • 1篇石为人
  • 1篇熊庆宇
  • 1篇石欣
  • 1篇周伟

传媒

  • 1篇仪器仪表学报

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2010
1 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
普适计算环境下无线传感器网络与RFID融合的安全机制研究
无线传感器网络和RFID是普适计算中的两大关键技术。RFID识别物体但无法提供物体周围的环境信息,传感器节点能提供被检物体周围环境的情况,因此无线传感器网络与RFID融合将扩展他们原有的功能并给普适计算带来大量新的应用。...
苏士娟石为人周伟石欣
关键词:无线传感器网络RFID普适计算
文献传递
基于二次特征提取与SVM的异常步态识别被引量:6
2011年
长期以异常步态行走将导致人体足部、踝关节、大腿疼痛乃至身体骨骼疾病。针对目前普遍采用的基于计算机视觉的步态识别技术对数据采集环境要求严苛、视频图像分析受环境影响较大等问题,基于人行走时的足底压力变化特征进行步态识别,足底压力数据经由穿戴式步态采集器,可以不受环境限制且能实现较远距离的步态识别。并提出一种基于二次特征提取与支持先向量机的异常步态识别方法。该方法采用主成分分析法对从足底压力变化曲线中提取出来的步态特征进行二次提取,获取包含样本数据信息的主要特征信息,通过多分类支持向量机模型对步态进行识别。实验结果表明:该方法对异常步态的平均识别率达到92.625 5%,具有较高的识别精度。
石欣雷璐宁熊庆宇
关键词:特征提取主成分分析支持向量机
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