[發明專利]動作識別方法及其裝置

在審

• 申請號: 201610653994.6
• 申請日: 2016-08-10
• 公開（公告）號: CN107728775A
• 公開（公告）日: 2018-02-23
• 發明（設計）人: 徐卓然;侯翠琴;夏迎炬;孫俊
• 申請（專利權）人: 富士通株式會社
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司11227
• 代理人: 康建峰,韓雪梅

1.一種動作識別方法，包括：

a)將與待識別的用戶動作有關的依時序排列的數據串分割成具有固定時長的多個數據段；

b)針對每一個數據段，將該數據段細分成彼此不重疊的多個子段，計算各個子段中的各個時間點處的數據相對于參考時間點處的數據的相對位置關系，以及依時序將所計算的相對位置關系連接在一起作為該數據段的數據段特征；以及

c)通過預先訓練的分類器，基于與待識別的用戶動作有關的數據串所包括的所有數據段的數據段特征來識別所述用戶動作。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述分類器通過下述來訓練：

將用于訓練的所有訓練數據串中的每一個訓練數據串分割成具有固定時長的多個訓練數據段；

針對每一個訓練數據段，將該訓練數據段細分成彼此不重疊的多個訓練子段，計算各個訓練子段中的各個時間點處的數據相對于參考時間點處的數據的相對位置關系，以及依時序將所計算的相對位置關系連接在一起作為所述訓練數據段的訓練數據段特征；

基于所有訓練數據串的所有訓練數據段的訓練數據段特征來獲取各個訓練數據串的訓練數據串特征；以及

對各個訓練數據串進行標記，并使用所述標記和所述訓練數據串特征來訓練所述分類器。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，獲取各個訓練數據串的訓練數據串特征包括：

對所有訓練數據串的所有訓練數據段的訓練數據段特征進行聚類，以得到k個聚類中心；以及

針對每個訓練數據串，分別計算在所述k個聚類中心中的每一個聚類中心附近出現的訓練數據段特征的數目；以及

將所述數目組合成k維數組，作為相應訓練數據串的訓練數據串特征，其中所述k維數組中的k個元素與所述k個聚類中心對應。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述識別所述用戶動作包括：

針對與待識別的用戶動作有關的數據串，分別計算在所述k個聚類中心中的每一個聚類中心附近出現的數據段特征的數目；

將這些數目組合成k維數組，作為數據串特征，其中所述k維數組中的k個元素與k個聚類中心對應；以及

通過所述分類器，基于所述數據串特征來識別所述用戶動作。

5.根據權利要求1所述的方法，還包括：利用傳感器采集所述數據串。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，

利用多個傳感器采集所述數據串；以及

在b)中，針對每一個數據段，將數據段分解成分別由各個傳感器所采集的數據構成的多個分數據段，分別將各個分數據段細分成彼此不重疊的多個子段，計算各個子段中的各個時間點處的數據相對于參考時間點處的數據的相對位置關系，以及將針對各個分數據段的相對位置關系按時間點分別組合后再依時序連接在一起，作為所述數據段的數據段特征。

7.根據權利要求1-6中任一項所述的方法，其中，所述分割以部分重疊的方式進行。

8.根據權利要求1-6中任一項所述的方法，其中，所述相對位置關系是依據以下公式計算得到的相對角：

其中，v1表示任一時間點處的數據，v2表示所述參考時間點處的數據。

9.根據權利要求1-6中任一項所述的方法，所述參考時間點為所述子段的時間起點、時間中點和時間終點中的任一個。

10.一種動作識別裝置，包括：

分割部件，用于將與待識別的用戶動作有關的依時序排列的數據串分割成具有固定時長的多個數據段；

數據段特征提取部件，用于針對每一個數據段，將該數據段細分成彼此不重疊的多個子段，計算各個子段中的各個時間點處的數據相對于參考時間點處的數據的相對位置關系，以及依時序將所計算的相對位置關系連接在一起作為該數據段的數據段特征；以及

識別部件，用于通過預先訓練的分類器，基于與待識別的用戶動作有關的數據串所包括的所有數據段的數據段特征來識別所述用戶動作。