基于加速度傳感器的行為識別方法研究.pdf

1、UDC密級學號1108120643碩士學位論文碩士學位論文基于加速度傳感器的行為識基于加速度傳感器的行為識別方法研究別方法研究嚴其松嚴其松學科門類：類：工學學科名稱：稱：計算機系統(tǒng)結構計算機系統(tǒng)結構指導教師：師：李軍懷李軍懷申請日期：期：2014年4月摘要I論文題目：論文題目：基于加速度傳感器的行為識別方法研究基于加速度傳感器的行為識別方法研究學科學科專業(yè)專業(yè)：計算機：計算機系統(tǒng)結構系統(tǒng)結構研究生：生：嚴其松嚴其松簽名：名：指導教師：指

2、導教師：李軍懷李軍懷教授教授簽名：名：摘要感知和識別復雜環(huán)境中人的行為是普適計算研究的熱點之一，隨著微型低功耗傳感器的發(fā)展，傳感器開始融入人類生活的各個方面，基于傳感器的行為識別已經(jīng)成為目前研究的熱點。本文主要研究了行為識別中的數(shù)據(jù)采集、特征提取以及行為識別方法，針對數(shù)據(jù)中觀測值融合精度低的問題，設計并實現(xiàn)了一種基于權值的時空數(shù)據(jù)融合方法。同時，針對行為識別中的數(shù)據(jù)缺失問題，設計并實現(xiàn)了一種基于耦合馬爾科夫模型(CoupledHidde

3、nMarkovModels，CHMMs)的自適應行為識別方法。本文主要工作包括：（1）從人體動作識別的一般處理過程出發(fā)，介紹了行為識別的基本流程和方法，主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、特征提取、信息融合、分類模型。在數(shù)據(jù)預處理階段，實驗分析了低通濾波和高斯濾波兩種方法的處理效果，以及3種典型分類方法對“站立”，“行走”，“坐”，“躺”等四種基本動作的識別效果。（2）針對不同傳感器數(shù)據(jù)融合中觀測值融合精度低的問題，首先提出了一種基于感知數(shù)據(jù)

4、之間的時間相關性進行缺失值補償?shù)姆椒?，該方法采用線性樣條模型，能夠在較短時間內對缺失數(shù)據(jù)進行較好的估計；其次，提出了基于多傳感器的權值關系矩陣的時空數(shù)據(jù)融合方法該方法充分利用空間上不同位置傳感器的關聯(lián)性進行數(shù)據(jù)融合。最后，從不同方面進行了實驗分析，結果表明該方法具有較好的識別性能。（3）針對數(shù)據(jù)采集中的數(shù)據(jù)缺失等問題，在充分挖掘不同傳感器之間的數(shù)據(jù)關聯(lián)基礎上，提出了一種基于CHMMs的自適應行為識別方法。該方法充分利用了不同傳感器數(shù)據(jù)之