基于慣性傳感器的人體動作分析與識別.pdf

1、基于慣性傳感器的人體動作分析與識別是模式識別的一個新興領(lǐng)域,克服了傳統(tǒng)基于視頻的動作識別的諸多缺點和限制,具有更高的可操作性和實用性。其實質(zhì)是通過固定在人體特定部位的慣性傳感器采集人體的動作信息,通過無線傳輸模塊傳到PC機,進而對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理、特征提取和選擇、動作分類。這些慣性傳感器包括加速度計、磁力計、陀螺儀,集成在一起作為單個節(jié)點,各節(jié)點之間通過無線通信組成無線傳感網(wǎng)絡(luò),形成運動捕捉系統(tǒng),捕獲人體運動信息。本文正是利用了基于慣性傳

2、感器的動作捕捉系統(tǒng)采集人體動作數(shù)據(jù),從而進行動作識別。
　　本文首先對人體運動做了系統(tǒng)分析,從運動生物力學(xué)角度研究了人體運動分析中的相關(guān)參數(shù)及其測量方法,明確了本文基于慣性傳感器的采集方案,涉及到的人體軸面采用的是人體解剖學(xué)中的相關(guān)定義。在此基礎(chǔ)上,分析了人體關(guān)節(jié)、環(huán)節(jié)、關(guān)節(jié)角以及姿態(tài)角,并將姿態(tài)角應(yīng)用到人體運動分析中,明確了膝關(guān)節(jié)角和兩腿夾角作為識別的原始數(shù)據(jù)。進而明確了人體結(jié)構(gòu)和多剛體模型,并將其做了簡單改進,確定了11個部位

3、作為傳感器佩戴位置。
　　在對人體運動有了充分研究之后,本文提出了PAMS人體運動分析方法,總結(jié)了人體運動特點,即人的姿態(tài)是可測的,人的動作是相對有限的,人的行為是相對無限的,同時每個人又有自己的運動特點。從而將人體運動分析分為姿態(tài)、動作、行為三個層面,闡述了一系列姿態(tài)組成動作,一系列動作組成行為的基本思想,并利用PDM進行了數(shù)學(xué)建模分析。
　　其次對動作層面做了具體研究,總結(jié)出了人體運動中包含有31種基本動作,其他復(fù)雜動作

4、及行為都是由這些基本動作組合而成,并對這些動作做了具體分類定義。從總結(jié)出的動作中選擇15種動作,利用基于慣性傳感器的動作捕捉系統(tǒng)對動作數(shù)據(jù)進行了采集,并采用一種新型非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MongoDB建立了人體動作數(shù)據(jù)庫,以BSON格式將采集到的動作數(shù)據(jù)存入,以備本課題后期研究或其他單位研究者使用。
　　最后,研究了數(shù)據(jù)預(yù)處理和動作特征提取與識別的相關(guān)算法。考慮到系統(tǒng)噪聲,首先對原始數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理,剔除偏離正常值較大的值,并考慮到人體動