[发明专利]一种基于RFID技术的人体静态姿态识别方法

摘要

本发明涉及一种基于RFID技术的人体静态姿态识别方法。本发明首先利用LSI(Link State Indicator链路状态值)提取原始姿态特征；然后利用人体静态姿态矩阵提取静态姿态特征值；最后利用Fisher判别法识别人体静态姿态。本发明方法适应性强，不受光照环境因素影响，利用本发明方法对人体静态姿态识别的精度高，稳定性好。

主权项

一种基于RFID技术的人体静态姿态识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤(1)、利用链路状态值LSI提取原始姿态特征，链路状态值LSI是测试环境下RFID标签在单位时间内被读写器读到的比例，它用来代表RFID标签和RFID天线之间被遮挡状态，定义为：其中CT是在T时刻单位时间内RFID标签被读写器读到的个数，C0是一个基准值，它表示在没有障碍物存在标签和天线之间的条件下读写器在若干单位时间内读到某一标签的次数的平均值；步骤(2)、利用人体静态姿态矩阵提取静态姿态特征值，具体是：2‑1.定义全数字矩阵：上式中Dij表示标签阵列中第i行，第j列的标签的数值，用它来表示该标签被遮挡的状态，其中Dij定义如下：Dij=2LSI∈[0,α)1LSI∈[α,β)0LSI∈[β,+∞)]]>上式中，α和β是两个基准值，α是在完全遮挡标签情况下读写器读到该标签的个数，多次实验取最高10个数值的平均值，β是在完全无遮挡标签情况下读写器读到该标签的个数，多次实验取最低10个数值的平均值；当LSI低于α，则认为该标签被完全遮挡，当LSI介于α和β之间则认为该标签被部分遮挡，当LSI大于β则认为该标签无遮挡；2‑2.定义人体静态姿态矩阵：矩阵G是矩阵D的子矩阵，它表示在测试条件下测试人员所摆姿态真正覆盖的标签被遮挡情况；2‑3.提取人体静态姿态特征值：X＝[h1 h2 … hh v1 v2 … vw]其中hi表示矩阵G中第i行各值的和，vi表示矩阵G中第j列各值的和；向量X的前h个值反映受遮挡标签在水平方向上的分布，后w个值反映受影响标签在垂直方向上的分布，向量X反映受遮挡标签在水平及垂直方向的分布，从而完整地描述人体姿态的特征，它作为静态姿态特征值；步骤(3)、利用Fisher判别法识别人体静态姿态,具体是：3‑1.导入每个静态姿态的训练样本；3‑2.计算每个姿态的样本均值和样本方差；3‑3.计算所有样本的样本均值；3‑4.对Fisher准则函数关于系数向量求导，得到使得准则函数导数为0的n个特征向量；3‑5.导入测试样本；3‑6.将样本逐一带入判别函数，并计算总的方差；3‑7.找到使得总方差最小的姿态类别；3‑8.将样本归类为该姿态并输出结果。