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本发明公开了一种基于模糊熵的跌倒行为检测方法，包含以下步骤：对于智能终端收集的用户加速度数据进行降噪、计算合加速度及数据分割处理等预处理操作；根据合加速度差值判断是否发生跌倒，如果判定有可能为跌倒行为，再通过计算数据的模糊熵以及标准差，进一步检测活动中的可能异常行为；对于有可能的发生跌倒行为的数据，首先计算数据的斜率和倾角，并与之前计算的合加速度差值、模糊熵以及标准差共同作为输入的特征向量，通过模糊KNN算法中输出最终的跌倒检测结果。与现有技术相比较，本发明提供一种准确、快速、鲁棒性强的跌倒行为检测方法，从而解决现有跌倒行为检测方法准确率低的问题。

本发明公开了一种基于人体骨架运动学特征信息的抑郁症识别方法及系统，属于图像处理与模式识别领域，本发明要解决的技术问题为如何能够建立客观有效的指标，根据指标参数准备的诊断抑郁症，采用的技术方案为：该方法具体如下：S1、收集人体骨架运动学特征数据；S2、提取人体骨架运动学特征数据；S3、特征数据预处理并制作数据集；S4、构建及训练抑郁症识别神经网络模型；S5、将待识别的人体骨架运动学数据输入到训练好的抑郁症识别神经网络模型，完成抑郁症的识别诊断，得到预测结果并计算准确率。该系统包括数据收集模块、数据提取模块、预处理及数据集制作模块、模型构建及训练模块及结果预测及准确率计算模块。