人体运动过程中,肢体的运动是连续的,而对应的运动捕捉数据是离散的.为了更好地分析人体日常运动行为的连续性与周期性,本文提出了一种基于函数型数据分析(Functional data analysis,FDA)的人体动态行为识别方法.首先,利用函数型数据分...人体运动过程中,肢体的运动是连续的,而对应的运动捕捉数据是离散的.为了更好地分析人体日常运动行为的连续性与周期性,本文提出了一种基于函数型数据分析(Functional data analysis,FDA)的人体动态行为识别方法.首先,利用函数型数据分析方法,将可穿戴式运动捕捉系统采集的人体周期行为数据函数化,通过函数准确地定义数据的连续性与周期性;然后,根据导函数信息确定一个运动周期的起始点,并近似地提取出一个运动周期的数据序列;最后,根据不同行为一个周期内的曲线特征差异,利用支持向量机对动态行为进行分类识别.实验结果表明,本文的算法既能够较好地描述人体动态行为的连续性与周期性,又使得运动数据在标定的统一起始点处对齐,且在WARD数据集与自采集数据集上均取得了较好的识别率,分别达到97.5%与98.75%.展开更多
文摘人体运动过程中,肢体的运动是连续的,而对应的运动捕捉数据是离散的.为了更好地分析人体日常运动行为的连续性与周期性,本文提出了一种基于函数型数据分析(Functional data analysis,FDA)的人体动态行为识别方法.首先,利用函数型数据分析方法,将可穿戴式运动捕捉系统采集的人体周期行为数据函数化,通过函数准确地定义数据的连续性与周期性;然后,根据导函数信息确定一个运动周期的起始点,并近似地提取出一个运动周期的数据序列;最后,根据不同行为一个周期内的曲线特征差异,利用支持向量机对动态行为进行分类识别.实验结果表明,本文的算法既能够较好地描述人体动态行为的连续性与周期性,又使得运动数据在标定的统一起始点处对齐,且在WARD数据集与自采集数据集上均取得了较好的识别率,分别达到97.5%与98.75%.
