[發明專利]一種基于關節姿態角的人體動作分類識別方法

在審

• 申請號: 201410264193.1
• 申請日: 2014-06-13
• 公開（公告）號: CN104021573A
• 公開（公告）日: 2014-09-03
• 發明（設計）人: 王科俊;胡金裕;烏日娜
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于關節姿態角的人體動作分類識別方法，其特征是：

(1)采用基于慣性傳感器的動作捕捉系統獲取人體動作數據信號；

(2)對所采集到的人體動作數據信號進行濾波去噪、歸一化預處理；

(3)用異步隱馬爾科夫模型對每種動作建模，訓練異步隱馬爾科夫模型，對其進行特征提取和選擇；

(4)用訓練好的異步隱馬爾科夫模型對輸入動作進行分類識別。

2.根據權利要求1所述的基于關節姿態角的人體動作分類識別方法，其特征是所述采用基于慣性傳感器的動作捕捉系統獲取人體動作數據信號的方法包括：慣性傳感器固定在人體的相關部位構成傳感器節點，傳感器節點將采集到的數據通過無線方式傳輸到PC機，數據傳到PC以后被保存，建立人體動作數據庫。

3.根據權利要求2所述的基于關節姿態角的人體動作分類識別方法，其特征是所述預處理具體包括：

(1)平滑濾波

用巴特沃斯低通濾波器濾除高頻噪聲：

①首先利用沖激響應不變法將傳遞函數G(s)轉換為轉移函數H(z)，對單位沖激響應g(t)抽樣，

即：

h(nTs)=g(t)|t=nTs=g(t)Σn=0∞δ(t-nTs)]]>

②轉化成模擬濾波器指標后，進行模擬低通濾波器G(s)的設計，

由Butterworth濾波器模型：

|G(jΩ)|2=11+C2(Ω2)N]]>

其中，C為待定常數，N為待定的濾波器節次，

求得：

C2=10αs/10-1]]>

N=log10αs-110αp-1/logΩsΩp]]>

由求得G(p)：

G(p)=1(p-p1)(p-p2)...(p-pN)]]>

最后，用代替變量p，求得實際需要的G(s)；。

③最后按規則將G(z)轉換成H(z)；。

(2)歸一化

設原始數據為P_i＝[P₁,P₂,…,P_n],將其歸一化到區間[X₁,X₂]之內，歸一化后的數據是T_i＝[T₁,T₂,…,T_n]，歸一化公式：

T_i＝X₁+[(X₂-X₁)·(P_i-min(P_i))/(max(P_i)-min(P_i))]

其中，min(P_i)為P_i中最小的一個數據元素，max(P_i)為P_i中最大的一個數據元素，區間[X₁,X₂]取[0,1]或[-1,1]。