当前位置: 首页 » 论文导航 » 自然科学 » 正文
利用GRNN和PNN对运动姿态的问题分析
发布日期:2017-05-27   浏览次数:92
核心提示:基于三轴加速度传感器的人体运动姿态识别是人体行为识别领域中一个较新的研究课题
 基于三轴加速度传感器的人体运动姿态识别是人体行为识别领域中一个较新的研究课题.按照人体行为的原始信号获取方式的不同,行为识别可以分为基于视觉的和基于微机电传感器的这两类.基于微机电传感器的行为识别方法通过在人身上安装微机电传感器来获取人体活动时产生的传感器信号,在这种方法中,对动作的识别通常是在人体特定部位放置特定的传感器来获取特定动作的动作特征,并通过这些动作特征来识别动作.本文所使用的行为识别方法是基于微机电传感器的.

在文献[1]当中Lee利用5个加速度传感器分别绑在人身体的不同部位,以此实现人体运动姿态的识别,但是由于佩戴器件过多,人会觉得太重了,且识别的精度较低.文献[2]中Ailisto K等用重力加速度在预判运动过程中加速度传感器的方位难点,据此为后来的基于加速度传感器的朝向无关方向提供了理论依据.文献[3]中Gafurov D等人提出了在视频信号中对人体运动姿态分析,对运动特征采用了主成分分析(Principal Components Analysis,PCA),并利用神经网络对其运动姿态进行分类,包括正常走路,跑步和其他三类运动[1,2,3].

相比较于基于视觉的行为识别方法,基于加速度传感器的行为识别方法具有抗外界干扰能力强,携带方便,自由的数据获取方式的优点[4,5,6],提出了一种将三轴加速度信号求取模值,保证了数据的完整性,并依据一定的数据特征,得到加速度的六个特征值,依据这六个特征值,使用广义回归神经网络(GRNN,General Regression Neural Networok)概率神经网络(PNN,Probabilistic neural network)神经网络模型对人体行为,例如走路,上楼,下楼,跑步等进行分类判断,并对比那种方法较好的识别的人体运动.而且广义回归神经网络和不需要像BP神经网络那样的权值修正和可修改的参数少,所以,利用这两种方法的分类速度是很快的.

 
 
 
评论详情
 
0条 [查看全部]  相关评论
 
 
 

本站产品最终解释权归QIKANN.COM

 
 
展开