随机森林算法在身体姿势识别中的应用研究

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1、齡械快作图硕±学位论文胃ｍ随机森林算法在身体姿势识别中的应用研宛作者姓名方美玲＾学校剖巧姓名、职孫胡方明教授ｌＳＩ企业导臟名、职祿纖高工ｍ申请学位类别工程硕±—ＶＨ＇西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢中所罗列的内容从外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的

2、学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一。学位论文若有不实之处，本人承担切法律责任本人签名：方美與日期：如化抖西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定：，即研究尘在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文，的复印件允许查阅、借阅论文，；学校可公布论文的全部或部分内容允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，结合学位论文研究成

3、果完成的论文、发明专利等成果，署名单位为西安电子科技。大学保。密的学位论文在解密后适用本授权书＿＿年市襄於：：本人签名导师签名对－－＇台Ｉ日期：／斗日期：ｆ学校代码10701学号1302121322分类号TN39密级公开西安电子科技大学硕士学位论文随机森林算法在身体姿势识别中的应用研究作者姓名：方美玲领域：电子与通信工程学位类别：工程硕士学校导师姓名、职称：胡方明教授企业导师姓名、职称：孙波高工学院：电子工程学院提交日期：2015年12月TheApplicationofRandomForestA

4、lgorithminBodyPostureRecognitionResearchAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationsEngineeringByFangMeilingSupervisor:HuFangmingProfessorSunBoSeniorEngineerDecember2015摘要摘要随着人们生活质量的不断提高和智能识别技术

5、的飞速发展，身体姿势识别在计算机视觉领域已经成为了一个炙手可热的话题，具有非常广泛的应用前景。如今我们已经将其应用到行为分析、人机交互、智能家居等生活中的各个方面。和自然语言一样，身体姿势作为一种肢体语言，也可以传达信息和发送指令。近年来，涌现出了大量用于身体姿势识别的算法，它们是基于模板匹配、状态空间或语义描述的姿势识别方法。这些算法在一定程度上存在缺陷，比如检测精度不高、稳定性不好、系统效率低、系统对硬件要求较高等。综合上述问题，我们希望能够结合传感器技术和计算机通信技术，设计出一款能精确识别身体姿势的系统。这款系统首先通过固定在

6、身体上各个部位的传感器来实时得到身体姿势变化的路径增益数据；然后通过在身体和传感器之间建立无线体域网，将数据传到计算机控制端；最后引入随机森林算法处理数据，完成身体姿势的识别。随机森林算法以多棵决策树组合模型为基础，在分类识别中得到广泛应用，并为身体姿势识别提供了新的思路。通过训练数据集构建模型对身体姿势进行识别，预测结果表明该算法进一步提高了姿势识别的准确率。袋外数据误差与决策树数目之间的关系曲线表明，随着决策树数目的增加，袋外数据误差逐渐降低然后趋于稳定状态；将身体各个部位作为特征变量进行重要性排序，在微波暗室和普通实验室两种不同

7、环境下的结果表明，脑部在变量重要性方面的影响最大，符合人体的生理特征和结构机能，为后期进行变量特征选择提供了取舍依据；由袋外数据误差和特征变量个数的关系进一步确定选取的特征变量个数。这些参数的设置为确定随机森林算法的最优模型提供了理论依据。将随机森林作为一种集成学习算法引入到身体姿势识别中，是一种在新领域上的应用。最终的实验结果表明，随机森林算法明显提高了身体姿势识别的准确率和可靠性，并对噪声具有很好的鲁棒性，能够防止过拟合，为后期的可穿戴式传感设备和病人的无人监护提供了一种新的思路和方法。关键词：随机森林，决策树，集成学习，姿势识别

8、，无线体域网IABSTRACTABSTRACTWiththeconstantlyimprovementofourlivingstandardandtherapiddevelopmentofintelligentrecog