[发明专利]一种基于关节姿态角的人体动作分类识别方法在审
| 申请号： | 201410264193.1 | 申请日： | 2014-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN104021573A | 公开（公告）日： | 2014-09-03 |
| 发明（设计）人： | 王科俊;胡金裕;乌日娜 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/20 | 分类号： | G06T7/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关节 姿态 人体 动作 分类 识别 方法 | ||
【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。
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