基于线性加速度的多节点人体行为识别

作     者：李兴 侯振杰 梁久祯 常兴治 LI Xing;HOU Zhenjie;LIANG Jiuzhen;CHANG Xingzhi

作者机构：常州大学信息科学与工程学院江苏常州213164 常州信息职业技术学院常州市大型塑料件智能化制造重点实验室江苏常州213164 

出 版 物：《山东大学学报（工学版）》 (Journal of Shandong University（Engineering Science）)

年 卷 期：2018年第48卷第6期

页      面：56-66页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61063021) 江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015027-12) 江苏省物联网移动互联技术工程重点实验室开放课题项目(JSWLW-2017-013) 

主　　题：多节点 线性加速度 DTW距离特征 支持向量机 

摘      要：针对当前基于加速度人体行为识别方法中存在的行为数据易受重力加速度影响以及空间信息欠缺等问题,提出一种基于线性加速度的多节点人体行为识别算法。通过分段双向去除重力加速度算法,去除传感器加速度中的重力加速度得到线性加速度;使用滑动均值滤波器滤除线性加速度与传感器加速度的颤抖运动,并对两种加速度中的冗余动作进行裁剪;分别从两种加速度中提取不同关节点数据间的动态时间规整算法(dynamic time warping,DTW)距离特征以及7种常规时域特征;利用支持向量机对人体行为进行分类。试验结果表明,该方法能有效提高人体行为识别的准确性。