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,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,從運動生物力學角度研究了人體運動分析中的相關參數(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中的相關定義。在此基礎上,分析了人體關節(jié)、環(huán)節(jié)、關節(jié)角以及姿態(tài)角,并將姿態(tài)角應用到人體運動分析中,明確了膝關節(jié)角和兩腿夾角作為識別的原始數(shù)據(jù)。進而明確了人體結構和多剛體模型,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)學建模分析。
　　其次對動作層面做了具體研究,總結出了人體運動中包含有31種基本動作,其他復雜動作

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)預處理和動作特征提取與識別的相關算法?？紤]到系統(tǒng)噪聲,首先對原始數(shù)據(jù)進行了預處理,剔除偏離正常值較大的值,并考慮到人體動