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一種用于人體動作識別的三軸特征融合方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410179116.6

申請日:

2014.04.29

公開號:

CN103984921A

公開日:

2014.08.13

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06K 9/00申請日:20140429|||公開
IPC分類號: G06K9/00; H04M1/725 主分類號: G06K9/00
申請人: 華南理工大學
發明人: 薛洋; 胡耀全; 金連文
地址: 510640 廣東省廣州市天河區五山路381號
優先權:
專利代理機構: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245 代理人: 蔡茂略
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201410179116.6

授權公告號:

103984921B||||||

法律狀態公告日:

2017.06.06|||2014.09.10|||2014.08.13

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明提供了一種用于人體動作識別的三軸特征融合方法,包括以下步驟:(1)基于特征基的三軸特征表示,將三軸特征表示成特征基的線性組合,確定每軸特征基的系數;(2)融合權重,利用每軸特征基的系數,基于方差貢獻率計算每軸特征的融合權重;(3)三軸特征融合,利用每軸特征對不同動作識別的貢獻大小來融合三軸特征,提高對動作識別的識別率。具有動作識別準確率高等優點。

權利要求書

權利要求書
1.  一種用于人體動作識別的三軸特征融合方法,其特征在于,包括以下步驟:
(1)基于特征基的三軸特征表示,將三軸特征表示成特征基的線性組合,確定每軸特征基的系數;
(2)融合權重,利用每軸特征基的系數,基于方差貢獻率計算每軸特征的融合權重;
(3)三軸特征融合,利用每軸特征對不同動作識別的貢獻大小來融合三軸特征,提高對動作識別的識別率。

2.  根據權利要求1所述的用于人體動作識別的三軸特征融合方法,其特征在于,所述步驟(1)中基于特征基的三軸特征表示是將三軸特征表示成特征基的線性組合,由此確定每軸特征基的系數,具體方法如下:
從多類動作構成的大量三軸加速度信號樣本集中分別提取每軸的時頻域特征,構成三軸特征矢量空間,記為F=[Fx,Fy,Fz],Fx,Fy,Fz分別表示x軸、y軸和z軸的特征向量,每一軸的特征向量維數記為m,即三軸特征矢量空間F是一個3×m的矩陣,則三軸特征矢量可以表示成特征基[X1,X2,…,Xm]的線性組合,即:
Fx=Ax1X1+Ax2X2+L+AxmXm+εx
Fy=Ay1X1+Ay2X2+…+AymXm+εy,    (1)
Fz=Az1X1+Az2X2+…+AzmXm+εz
其中,特征基[X1,X2,…,Xm]可以唯一的表示每一軸的特征向量,Aij是一個3×m的矩陣,表示特征基的系數,i∈{x,y,z},j=[1,2,…,m];εi表示每軸的誤差平衡,i∈{x,y,z};
特征基X=[X1,X2,…,Xm]的線性組合通過稀疏編碼重構三軸特征矢量空間F 的代價函數,用矩陣形式表示如下:
J(A,X)=||AX-F||22+λ||X||1+γ||A||22,---(2)]]>
用L1范數對基矢量X做稀疏性懲罰,同時對特征基的系數矩陣A用L2范數來約束;為了在0處可導,將公式(2)變成:
J(A,X)=||AX-F||22+λX2+ϵ+γ||A||22,---(3)]]>
對公式(3)執行以下算法就可以確定使J(A,x)最小化的特征基X和特征基的系數矩陣A,其算法包括如下步驟:
1)隨機初始化A;
2)根據步驟1)給定的A,求解能夠最小化J(A,x)的X;
3)根據步驟2)得到的X,求解能夠最小化J(A,x)的A;
4)重復步驟2)、3)直至AX收斂于F。

3.  根據權利要求1所述的用于人體動作識別的三軸特征融合方法,其特征在于,所述步驟(2)融合權重,每軸特征向量的融合權重系數的提取如下:
利用每軸特征基的系數可以計算方差貢獻率:
VCi2=Σj=1m(Aij-μi)(Aij-μi)T,i∈{x,y,z},---(4)]]>
其中,表示每軸特征基系數的均值;
特征基系數的方差貢獻率重新計算如下:
VCi_new2=VCmax2-VCmin2VCi2-VCmin2,i∈{x,y,z}---(5)]]>
將三軸的特征基系數的方差貢獻率進行幅度上的壓縮,得到三軸特征的融合權重矩陣,記為W=[Wx,Wy,Wz],Wx,Wy,Wz分別表示x軸、y軸和z軸的特征融合權重,三軸特征的融合權重矩陣W也是一個3×m的矩陣,幅度壓縮后的特 征融合權重表示為:
[Wx,Wy,Wz]=[VCx_new2,VCy_new2,VCz_new2]VCx_new2+VCy_new2+VCz_new2,---(6)]]>
其中,[Wx,Wy,Wz]表示幅度壓縮后的特征融合權重。

4.  根據權利要求1所述的用于人體動作識別的三軸特征融合方法,其特征在于,所述步驟(3)中的三軸特征融合,利用三軸特征的融合權重獲得融合后的特征向量:
EFF=[Fx,Fy,Fz][Wx,Wy,Wz]T,    (7)
其中,EFF表示融合后的特征向量。

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一種 用于 人體 動作 識別 特征 融合 方法
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