基于加速度传感器的人体运动识别方法

摘要

本发明涉及一种基于加速度传感器的人体运动识别方法，包括：对原始加速度信号进行活动窗处理，提取处理后加速度信号的频域特征；根据特征空间中每维特征之间的关联性，生成整个特征空间的关联矩阵；对该关联矩阵运用谱聚类的方法，生成多个子集，每个子集表示为图，直到这里完成多图表示学部分；对获得的每个图应用多维尺度分析方法，去除每个图多余的谱信息，以获得图内最相关的信息，实现局部降维；对局部降维后的多图运用多集典型相关分析，通过计算图之间主要信息的相关性，获得特征的最终表示形式，完成多图嵌入表示的学；通过最近邻分类器进行分类学。本发明本发明即能降低特征的维数，又提高运动识别的准确率。

主权项

一种基于加速度传感器的人体运动识别方法，包括下列步骤：(1)确定合适的滑动窗大小，对原始加速度信号进行活动窗处理，提取处理后加速度信号的频域特征；(2)对该特征运用Hilbert‑Schmidt独立准则，根据特征空间中每维特征之间的关联性，生成整个特征空间的关联矩阵；(3)对该关联矩阵运用谱聚类的方法，生成多个子集，每个子集表示为图，直到这里完成多图表示学习部分；(4)对获得的每个图应用多维尺度分析方法，去除每个图多余的谱信息，以获得图内最相关的信息，实现局部降维；(5)对局部降维后的多图运用多集典型相关分析，通过计算图之间主要信息的相关性，获得特征的最终表示形式，完成多图嵌入表示的学习；(6)通过最近邻分类器进行分类学习。