[发明专利]一种识别动作种类的方法

权利要求书

1.一种识别动作种类的方法，其特征在于，包括如下步骤：

采集运动数据；

对运动数据处理成若干数据段；

分别对若干个数据段进行傅立叶变换，得到若干个数据段的频域特征；

用若干个数据段的频域特征分别匹配动作要素的频域特征，得到若干个数据段对应的动作要素，动作要素是将若干个典型的动作以固定的时间进行分解，得到的一套分解要素，动作要素的频域特征是将动作要素的数据转换成一维数据，再进行傅立叶变换得到的频域特征；

将若干个数据段对应的动作要素连起来，得到连续的动作要素；和

用连续的动作要素匹配连续动作模型，识别出动作的种类；

所述对运动数据处理成若干数据段的方法为：

将二维以上的数据转换成一维数据；和

将一维数据切分得到若干个数据段；

所述将二维以上数据转换成一维数据的方法包括：分别将每一维度的数据按顺序排序，再按维度的顺序首尾拼接每一维数据，得到一维数据；

其中，所述二维以上的数据为在40-60ms里进行采样的物体运动数据，所述二维以上的数据为六维数据，包括空间三维3个方向的加速度数据和分别以加速度方向作为旋转轴的角速度数据；

所述将一维数据切分得到若干个数据段的方法包括以相互交叠的方式切分一维数据，得到若干个数据段，相邻的数据段之间首尾交叠；其中，相邻的数据段之间交叠的长度为每个数据段的长度的一半。

2.根据权利要求1所述的识别动作种类的方法，其特征在于，利用传感器采集二维以上的运动数据。

3.根据权利要求2所述的识别动作种类的方法，其特征在于，所述利用传感器采集二维以上的运动数据的方法为：

采用运动采集器采集运动数据；

判断所采集的数据是否完整，

如果否，丢弃数据，

如果是，对灵敏数据进行初步筛选，以剔除重复数据，并存入数据库；从数据库中取出二维以上的轨迹数据。

4.根据权利要求1所述的识别动作种类的方法，其特征在于，所述二维以上的数据为在50ms里进行采样的物体运动数据。

5.根据权利要求1所述的识别动作种类的方法，其特征在于，每个数据段的长度为10-100毫秒。

6.根据权利要求1所述的识别动作种类的方法，其特征在于，所述将若干个数据段做离散傅立叶变换的时间复杂度为O(N*N)，N为一维数据的长度。

7.根据权利要求1所述的识别动作种类的方法，其特征在于，所述匹配动作要素的频域特征的方法包括采用DTW方法。

8.根据权利要求1所述的识别动作种类的方法，其特征在于，匹配连续动作模型之前，先对连续动作建模，记录不同种类动作的连续动作特征。

9.根据权利要求8所述的识别动作种类的方法，其特征在于，对连续动作建模的方法包括采用隐马尔科夫模型。

10.根据权利要求1所述的识别动作种类的方法，其特征在于，所述匹配连续动作模型的方法包括采用隐马尔科夫模型。