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文檔簡介
1、隨著傳感器、無線通信等技術(shù)的發(fā)展,體域網(wǎng)在醫(yī)療、體育、娛樂等領(lǐng)域得到了更為廣泛的應(yīng)用。人體行為識別是體域網(wǎng)科研領(lǐng)域的一個(gè)主要研究熱點(diǎn),能夠幫助計(jì)算機(jī)感知人類的肢體行為并理解其含義,進(jìn)而在醫(yī)療患者監(jiān)護(hù)、運(yùn)動(dòng)員輔助訓(xùn)練等應(yīng)用場景中提供具有實(shí)際價(jià)值的服務(wù)。
步態(tài)行為是一種生活中常見的動(dòng)作,準(zhǔn)確識別步態(tài)對于各領(lǐng)域的復(fù)雜行為識別研究來說具有普遍意義?,F(xiàn)有的步態(tài)行為識別方法往往采用滑動(dòng)窗口技術(shù)獲取與步態(tài)動(dòng)作相關(guān)的加速度傳感器數(shù)據(jù),并在此基
2、礎(chǔ)上完成特征提取和分類器訓(xùn)練。這些方法難以準(zhǔn)確定位動(dòng)作的發(fā)生時(shí)段,需處理重復(fù)數(shù)據(jù),因而使得系統(tǒng)計(jì)算開銷增大,且研究所覆蓋的步態(tài)類型較少,缺少對運(yùn)動(dòng)方向變化的考慮。為此,本文提出一種基于事件驅(qū)動(dòng)策略的步態(tài)行為識別方法,用以識別行走、奔跑、蹲起、跳躍、轉(zhuǎn)身、上下樓等12種腿部動(dòng)作。該方法以陀螺儀為主要傳感器,通過采集腿部和腰部角速度信號來感知人體下肢的動(dòng)作,并依據(jù)小腿角速度的變化規(guī)律動(dòng)態(tài)劃分步態(tài)周期。之后,在步態(tài)周期內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)中提取出2
3、0種具有實(shí)際意義的啟發(fā)式特征,送至步態(tài)分類模型得到步態(tài)所屬類別。在構(gòu)建分類模型的過程中,考慮到起步與后續(xù)階段的步態(tài)在行為表現(xiàn)上存在一定差異,本文提出為兩階段步態(tài)分別構(gòu)造專屬分類器的策略,并通過比較四種常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法得到適用于步態(tài)行為識別的最佳分類器。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的步態(tài)行為識別方法能夠有效識別12種步態(tài),對于不同測試者的識別準(zhǔn)確率平均可達(dá)到98.0%,相比于其它步態(tài)行為識別方法,具有識別類型多、準(zhǔn)確率高、實(shí)時(shí)性好、
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