基于加速度传感器的人体动作识别方法研究

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1、分类号TP311.5密级公开UDC004.4编号10299S1308055硕士学位论文基于加速度传感器的人体动作识别方法研究ResearchonHumanActivityRecognitionBasedonTriaxialAccelerometer指导教师刘一松作者姓名韩建飞申请学位级别硕士专业名称软件工程论文提交日期2016年4月论文答辩日期2016年6月学位授予单位和日期2016年6月答辩委员会主席评阅人______________学位论文版权使用授权书江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采

2、用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，允许论文被查阅和借阅，同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询，授权中国学术期刊（光盘版）电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布（包括刊登）授权江苏大学研究生院办理。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：年月日年月日独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果，也不包含

3、为获得江苏大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月江苏大学研究生学位论文摘要人体动作识别是人工智能和模式识别领域的重要研究课题，在智能人机交互、智能监控、健康监控及人体运动能量消耗评估等众多领域，都有着重大的理论研究意义与广阔的发展前景。随着加速度传感器技术不断进步和发展，基于加速度传感器的人体动作识别受到更加广泛的关注，成为了研究的热点问题。近几年基于加速度传感器的人体动作识别已经由理论阶段逐步迈向了实际应用，取得了较大的发展。但是它仍然处于比较

4、基础的时期，由于现实环境中存在很多的影响以及人体动作的多种多样，在人体动作识别中仍然存在很多需要解决的问题，包括如何针对实际应用设计合理的特征提取和更有效的特征选择方法，如何使动作识别分类器的分类识别精确度高、复杂度低，并有较强的泛化能力，如何使得识别方法的分类识别性能好。基于以上几个问题，本文主要提出了三个方面的研究工作：（1）在特征的提取和选择中，引入并分析了平均值、标准差、峰度、偏度、四分位差及三轴间的相关系数六个人体动作加速度特征，通过结合这六个特征对获取到的加速度数据进行训练和识别。（2）在分类器方法中，提出了样本特征边界加权支持向量机(WeightFeaturesWeigh

5、tBoundsWeightSupportVectorMachine,WFWBWSVM)的分类器方法。该方法是在支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）的基础上，对分类器的分类边界进行了加权，并结合了对分类样本加权和对分类核函数特征加权，从而得到了更适合人体动作识别的WFWBWSVM的分类器。（3）在分类识别的过程中，通过引入有向无环图支持向量机（DirectedAcyclicGraphSupportVectorMachine,DAGSVM），根据分类器中训练样本集之间特征差异的大小，对分类器进行了分布排列，从而获得了基于特征差异的DAGSVM。对于本文提出的这三个

6、方面的研究工作，利用实验验证了这些工作的可行性和有效性。关键词：动作识别，特征提取和选择，样本特征边界加权支持向量机(WFWBWSVM)，向无环图支持向量机（DAGSVM），特征差异I基于加速度传感器的人体动作识别方法研究ABSTRACTHumanactivityrecognitionisanimportantresearchtopicinthefieldofartificialintelligenceandpatternrecognition.Therearegreattheoreticalsignificanceandbroadprospectsfordevelopmentinin

7、telligenthuman-computerinteraction,intelligentmonitoring,healthmonitoringandhumanmovementenergyconsumptionassessmentandotherfields.Withtheaccelerationsensortechnologycontinuestoprogressanddevelopment,humanactivityrecognition