基于结构优化的DDAG-SVM上肢康复训练动作识别方法.docx
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"基于结构优化的DDAG-SVM上肢康复训练动作识别方法" 本文总结了基于结构优化的DDAG-SVM上肢康复训练动作识别方法的关键技术点: 1. 脑卒中患者上肢康复训练的重要性:脑卒中患者的数量不断增加,85%的脑卒中患者在患病初期就有上肢功能障碍,约30%~36%的脑卒中患者在发病6个月后仍遗留有上肢功能障碍,严重影响了他们的生活质量。传统的康复训练多是在理疗师和大型训练器械的帮助下,协助患者进行康复训练,但这种方法虽可以有效地完成对患者的训练,但其成本高、自主性差、单调乏味,且难以对康复效果进行实时有效的测量和评价。 2. 人体动作识别技术的应用:随着人体传感技术的不断创新和发展,已有越来越多的学者将人体动作传感技术应用于脑卒中患者的康复训练。国内外已有不少研究证实,该方法对治疗肢体残疾患者的运动功能有很好的效果,尤其是能积极改善患者的心理和情感状态,讓患者乐于接受康复训练,具有定量的评价体系也可为患者及医护人员提供患者的康复动作评估信息。 3. 基于结构优化的DDAG-SVM方法:为了解决康复训练评估的关键问题,即应用人体传感技术进行动作识别,本文提出了基于结构优化的DDAG-SVM方法。DDAG-SVM方法可以将不可分区域划归到具体的类别中,并可以降低分类的计算量。该方法可以对患者正在做的康复训练动作进行识别,判断是否为当前康复训练要求的规定动作。 4. 人体动作识别技术的分类:人体动作识别主要分为基于视觉传感和基于可穿戴传感器的两大类方法。基于视觉传感的动作识别方法受环境条件影响严重,且视觉传感模式产生的大数据量,与在动作识别任务中信息处理时对特征数据简化表示的约束之间,存在严重不对称的数据鸿沟。基于可穿戴传感器的动作识别方式通过固定在人体肢体上的传感器,对人体进行接触式测量,可以在光线、角度和障碍物等外部条件受限的情况下稳定可靠地获取姿态数据,免于分布式视觉采集系统对空间环境的严格要求。 5. DDAG-SVM方法的优点:DDAG-SVM方法可以解决多分类问题,降低分类的计算量,并可以将不可分区域划归到具体的类别中。该方法可以对患者正在做的康复训练动作进行识别,判断是否为当前康复训练要求的规定动作,具有很强的泛化能力和分类准确性。 本文的基于结构优化的DDAG-SVM上肢康复训练动作识别方法可以为脑卒中患者提供更加智能化、自动化和高效的康复训练评估方法,对改善患者的生活质量和恢复能力产生积极的影响。
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