【摘 要】
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提出一种基于双密度双树复小波变换小波熵特征的热释电红外（PIR）信号人体识别方法。首先对人体和狗的PIR探测器输出信号进行去噪预处理,然后提取信号的双密度双树复小波变换的
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划(2007AA01Z423);国家“十一五”基础科研基金(C10020060355);重庆市科技攻关计划(CSTC2007AC2018)资助项目
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提出一种基于双密度双树复小波变换小波熵特征的热释电红外（PIR）信号人体识别方法。首先对人体和狗的PIR探测器输出信号进行去噪预处理,然后提取信号的双密度双树复小波变换的小波熵作为特征,最后采用最小二乘支持向量机对特征进行分类。实验结果表明：所提取的特征及分类方法对人体与狗的热释电红外信号的识别率可达93.6%。因此该识别方法能大大降低PIR探测器的误报率,并可进一步提升PIR探测器在安防和智能家居系统中应用。
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