发明名称 |
一种基于关节姿态角的人体动作分类识别方法 |
摘要 |
本发明提供的是一种基于关节姿态角的人体动作分类识别方法。(1)采用基于惯性传感器的动作捕捉系统获取人体动作数据信号;(2)对所采集到的人体动作数据信号进行滤波去噪、归一化预处理;(3)用异步隐马尔科夫模型对每种动作建模,训练异步隐马尔科夫模型,对其进行特征提取和选择;(4)用训练好的异步隐马尔科夫模型对输入动作进行分类识别。本发明不但解决了人体动作不存在严格划分的问题,填补了目前人体运动研究对象相对单一,没有相应的理论体系的空白。而且,由于采用关节姿态角表征人体动作特征,所以本发明所采用的特征对个体的依赖性很低,对不同的人都有比较稳健的特征,识别速度和识别率较均有较大幅度的提高。 |
申请公布号 |
CN104021573A |
申请公布日期 |
2014.09.03 |
申请号 |
CN201410264193.1 |
申请日期 |
2014.06.13 |
申请人 |
哈尔滨工程大学 |
发明人 |
王科俊;胡金裕;乌日娜 |
分类号 |
G06T7/20(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I |
主分类号 |
G06T7/20(2006.01)I |
代理机构 |
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代理人 |
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主权项 |
一种基于关节姿态角的人体动作分类识别方法,其特征是:(1)采用基于惯性传感器的动作捕捉系统获取人体动作数据信号;(2)对所采集到的人体动作数据信号进行滤波去噪、归一化预处理;(3)用异步隐马尔科夫模型对每种动作建模,训练异步隐马尔科夫模型,对其进行特征提取和选择;(4)用训练好的异步隐马尔科夫模型对输入动作进行分类识别。 |
地址 |
150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室 |