基于特征提取极限学习的卧姿压力图像识别

摘要：

卧姿是识别评判睡眠质量和预防突发疾病的指标之一,文章基于极限学习算法(ELM)对卧姿压力图像进行了研究.采用阵列式柔性压力传感器获取背部压力图像,通过对图像预处理,完成了图像几何特征值、能量特征值、颜色特征值的提取;引入ELM算法对16种不同特征值进行训练预测.结果表明:在1 280组特征值中,将1 120组作为训练数据,160组作为测试数据,当隐藏节点为80时,卧姿识别的正确率为98.75％.

关键词：卧姿识别、极限学习算法(ELM)、图像特征值

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市科技支撑重点项目18YFZCSF00600

在线出版日期：2022-09-28（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：58-62