基于改进特征子集区分度的行为识别特征选择方法

摘要：

基于传感器的人体行为识别方法在健康监测、运动分析和人机交互等方面得到了广泛应用.特征选择是准确识别人体行为的关键环节,其目的是在提高分类性能的基础上从高维特征空间中筛选出与分类相关的特征,以降低特征维数和计算复杂度.然而,传统的特征选择方法面临着未考虑所选特征冗余性的挑战.因此,针对基于特征子集区分度(Discernibility of Feature Subsets,DFS)衡量准则的特征选择方法仅考虑多个特征的相关性而忽视特征之间冗余性对分类结果影响等缺陷,提出一种基于冗余性的特征子集区分度衡量准则的特征选择方法(Redundancy and Discernibility of Feature Subsets,R-DFS),在特征选择的过程引入冗余性分析,删除冗余特征,以提高分类准确率和降低计算复杂度.实验结果表明,改进方法可有效降低特征维数并提高分类准确度.

关键词：加速度传感器、行为识别、特征选择、特征子集区分度、特征相关性和冗余性

所属期刊栏目：47

分类号：TP3-05(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技部重点研发计划;国家自然科学基金;西安市科技计划项目

在线出版日期：2020-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：204-208