基于EEMD和模糊LS-SVM的人體動(dòng)作識(shí)別研究.pdf

1、在過(guò)去的10年里，隨著MEMS的迅猛發(fā)展，使得傳感器以及移動(dòng)設(shè)備擁有了前所未有的特點(diǎn)。他們具備的高計(jì)算能力，小尺寸以及低成本等特性，使得人們與這些移動(dòng)設(shè)備之間的交互成為日常生活的一部分。這就是普適傳感產(chǎn)生的原因，普適傳感的主要目的是從那些遍布的傳感器中獲得數(shù)據(jù)，并提取其中有用的信息。而在這個(gè)領(lǐng)域中，人體動(dòng)作分析與識(shí)別尤其成為了炙手可熱的研究課題，其對(duì)醫(yī)療、體育競(jìng)技、軍事、安全等有著重要的推動(dòng)作用。
　　人體行為識(shí)別的研究是從上個(gè)世

2、紀(jì)90年代開(kāi)始的。然而，在該領(lǐng)域仍然存在著許多問(wèn)題，并不斷地激勵(lì)著人們找出新的技術(shù)用以提高識(shí)別精度。其中的一些挑戰(zhàn)是(1)如何選擇合適的測(cè)量屬性，(2)特征提取以及推理方法的設(shè)計(jì)，(3)如何靈活地支持新用戶的使用，而不需要重新訓(xùn)練系統(tǒng)，(4)如何實(shí)現(xiàn)在移動(dòng)設(shè)備上同時(shí)滿足其能源和處理的要求[1]。
　　人體行為識(shí)別有兩種不同的實(shí)現(xiàn)形式，即利用外部傳感器或可穿戴式傳感器。在前者中，設(shè)備被固定在預(yù)定的地點(diǎn)，所以活動(dòng)的推斷及識(shí)別完全取決于

3、用戶與傳感器的自愿互動(dòng)。而在后者中，設(shè)備是固定在用戶身上的。慣性傳感器是可穿戴式傳感器在識(shí)別人體日常動(dòng)作中最常用也是最有效的器件之一，這些傳感器可以提供可靠和客觀的人體活動(dòng)測(cè)量數(shù)據(jù)。
　　本文提出了一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)和模糊最小二乘支持向量機(jī)(FuzzyLS-SVM)的人體日?；顒?dòng)識(shí)別算法。首先，由多個(gè)無(wú)線慣性傳感器節(jié)點(diǎn)采集得到人體日常活動(dòng)的運(yùn)動(dòng)信號(hào)，接著對(duì)這些數(shù)據(jù)提取時(shí)域特征以及基于EEMD的時(shí)頻特征，再由SBM