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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Knee-Ankle Sensor for Gait Characterization: Gender Identification Case

verfasst von : Fabiola Monrraga Bernardino, Eddy Sánchez-DelaCruz, Iván Vladimir Meza Ruíz

Erschienen in: Intelligent Computing Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Classification based on gait biomarkers is an area of study that includes approaches aimed at monitoring (vigilance), education and health. A correct classification is achieved depending on algorithms that serve that purpose, however, an accuracy must be available during the data acquisition of gait. In this study, a sensor network is proposed that allows to capture, in children, data of knee and right ankle. Results shows acceptable percentages of correct classification when implementing various machine learning algorithms, especially, combining the LogitBoost+Random Forest algorithms.

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Metadaten
Titel
Knee-Ankle Sensor for Gait Characterization: Gender Identification Case
verfasst von
Fabiola Monrraga Bernardino
Eddy Sánchez-DelaCruz
Iván Vladimir Meza Ruíz
Copyright-Jahr
2018
Buch
Intelligent Computing Systems

Print ISBN: 978-3-319-76260-9

Electronic ISBN: 978-3-319-76261-6

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-76261-6_3