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[發明專利]一種適用于基于熱釋電傳感人體移動路徑識別的建模方法在審

專利信息
申請號: 201410548862.8 申請日: 2014-10-16
公開(公告)號: CN104462640A 公開(公告)日: 2015-03-25
發明(設計)人: 李方敏;熊跡;龔鳴平;姜娜;周萬春;李博雅 申請(專利權)人: 武漢理工大學
主分類號: G06F17/50 分類號: G06F17/50
代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104 代理人: 潘杰
地址: 430070 湖*** 國省代碼: 湖北;42
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 適用于 基于 熱釋電 傳感 人體 移動 路徑 識別 建模 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于傳感器網絡技術中有關人體身份識別問題,具體地講是一種適用于基于熱釋電人體移動路徑識別的建模方法。

背景技術

熱釋電紅外(PIR)傳感器對人體的紅外輻射(8~14μm)具有非常好的探測能力[1],并且具有體積小,功耗低,成本低的特點。通過對傳感器輸出信號進行特征分析,可以實現不同人體身份的識別[2]。

現國內外都有類似的基于熱釋電的人體識別系統,文獻[3]Jian-Shuen?Fang等人研究了熱釋電對人體的識別能力與人體到熱釋電節點的垂向距離有關[3],并用不同的MASK來驗證他的觀點,同時還得出MASK孔的大小和數目與人體識別精度有一定的關聯。Jian-Shuen?Fang等人提出利用熱釋電矩陣和隱形馬爾科夫模型對人體進行實時識別[4],首先用HMM算法去訓練采集的人體特征數據并通過EM算法學習該過程,然后利用實驗數據來論證他們提出的識別方法。Jian-Shuen?Fang等人在人體目標訓練階段利用MLPCE方法來獲取人體目標熱紅外信息的回歸向量[5],然后通過研究識別的ROC曲線來選擇合適且能獲得最大識別率的閾值。Xin?Zhou等研究人員提出基于無線壓縮熱釋電傳感系統的步行人體識別方法[6],該方法用于不均勻傳感抽樣結構和傳感協議隨機映射的條件,但該方法?只能用于小范圍的人體識別。

當單個特征或單個傳感器無法滿足識別要求時,融合識別則被提出,融合識別是信息融合技術在自動識別領域的具體應用。研究人員針對不同場合提出了許多融合方法,主要有基于模糊理論[7-8]、證據理論[9]、神經網絡的方法[10]。同時部分研究人員針對具有多個特征指標的多傳感器目標識別問題進行了研究,分別提出了可變模糊方法[11]和極大似然方法[12]。

盡管上述方法都有較好的融合效果,但是這些方法中特征指標權重的選取由人為給定,或者有層次分析法、比較矩陣的方法來確定,主觀因素較大,過于經驗化和絕對化、而且上述文獻都是針對傳感器測量值和目標特征值均為精確值的情形。由于客觀事物的復雜性和不確定性以及人類認識的模糊性,對于目標類型的特征指標往往得不到精確的數值,而只能以區間數來表示,這樣更能反映客觀事物的不確定性。

基于前人對人體身份識別的研究,并在分析采集的大量數據的基礎上,因此有必要提供一種適用于基于熱釋電人體移動路徑識別的建模方法,該方法中的特征指標權重由主觀權重和客觀權重有機的組成,避免了主觀因素的過于經驗化和客觀權重的機械化,實現對人體所在的未知路徑進行識別,并為今后利用熱釋電技術進行身份識別提供一種依據。

相關文獻:?

[1]Qi?Hao,Fei?Hu,Yang?Xiao,“Multiple?Human?Tracking?and??Identification?With?Wireless?Distributed?Pyroelectric?Sensor?System,”[J].IEEE?Syst.J,2009,4(3),428-439.?

[2]BODOR?R,JACKSON?B,PAPANIKOLOPOULOS?N.Vision-based?human?tracking?and?activity?recognition[C].Processdings?of?the?11th?Mediterranean?Conference?on?Control?and?Automation?IEEE,2003:150-155.?

[3]J.-S.Fang,Q.Hao,“Path-dependent?human?identification?using?a?pyroelectric?infrared?sensor?and?Fresnel?lens?arrays,”Opt.Exp.,vol.14,no.2,pp.609–624,July?2006.

[4]J.-S.Fang,Q.Hao,D.J.Brady,B.D.Guenther,and?K.Y.Hsu,“Realtime?human?identification?using?a?pyroelectric?infrared?detector?array?and?hidden?markov?models,”Opt.Exp.,vol.14,no.15,pp.6643–6658,July?2006.

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