發(fā)布時間：2018-06-01 16:10

  本文選題：加速度傳感器 + 人體多樣性　； 參考：《天津工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著微電子和傳感器技術(shù)的不斷進(jìn)步以及模式識別理論的深入研究,基于加速度傳感器的人體行為識別得到快速發(fā)展。隨著社會的進(jìn)步,人們對智能交互和健康監(jiān)護(hù)等方面的需求也日益增長,所以基于加速度傳感器的人體行為識別在醫(yī)療保健、運(yùn)動檢測、能耗評估等領(lǐng)域受到了廣泛的關(guān)注和研究。與基于加速度傳感器的行為識別相對應(yīng)的是基于計(jì)算機(jī)視覺的行為識別,相比之下,基于加速度傳感器的行為識別更能體現(xiàn)人體運(yùn)動的本質(zhì),并且不受場景或者時間的限制,攜帶方便,成本較低,更適合推廣應(yīng)用。目前,在人體行為識別領(lǐng)域中,分類模型通常有兩種,分別是通用模型和個性化模型。但是通用模型沒有考慮人體多樣性問題,不能適用于所有人,而個性化模型需要人為干預(yù)較多,本文針對這兩種模型的不足提出了一種折衷的模型訓(xùn)練方法,即對人體多樣性因素分區(qū)間后的原始加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到多個模型。另外,為了使識別模型適用于更加廣泛的情況,在數(shù)據(jù)采集階段還考慮了加速度傳感器的位置。該方法使得模型更具普遍性的同時又能夠提高識別精確度,通過對人體靜止、走路、跑步、上下樓梯五種行為進(jìn)行試驗(yàn),識別率達(dá)到了 95%左右。實(shí)驗(yàn)表明該方法是切實(shí)有效的。采集多種多樣的人的加速度數(shù)據(jù)并非易事,所以筆者又從算法角度進(jìn)行研究來提高行為識別的精確度。SVM算法最初是用來解決二分類問題的,對于多分類問題的效果并不是很好。為了使SVM算法更好地解決多分類問題,本文使用基于二叉樹的SVM,整合了 SVM和二叉樹的特點(diǎn),并使用最短距離算法進(jìn)行聚類使得分類更加準(zhǔn)確。由于SVM的分類精度主要取決于核函數(shù)與參數(shù)的選取,所以本文又結(jié)合了網(wǎng)格搜索算法選取核函數(shù)的懲罰系數(shù)c和核參數(shù)γ。最終實(shí)驗(yàn)識別率達(dá)到了 90%以上,通過與其他算法的結(jié)果對比,證明該方法也是可行的。
[Abstract]:In recent years, with the continuous progress of microelectronics and sensor technology and the in-depth research of pattern recognition theory, the acceleration sensor based human behavior recognition has been rapidly developed. With the progress of society, the demand for intelligent interaction and health monitoring is also increasing, so the acceleration sensor based human behavior recognition in health care, motion detection, Energy consumption assessment and other fields have received extensive attention and research. The behavior recognition based on acceleration sensor is based on computer vision. In contrast, the behavior recognition based on acceleration sensor can reflect the essence of human motion and is not limited by scene or time. Easy to carry, low cost, more suitable for popularization and application. At present, in the field of human behavior recognition, there are usually two kinds of classification models, one is general model and the other is personalization model. But the universal model does not consider the diversity of human body and can not be applied to everyone, but the personalized model needs more human intervention. In this paper, a compromise model training method is proposed to overcome the shortcomings of the two models. In other words, the original acceleration data of human diversity factors are trained to obtain multiple models. In addition, in order to make the recognition model suitable for a wider range of cases, the position of the acceleration sensor is also considered in the data acquisition stage. This method not only makes the model more universal but also can improve the recognition accuracy. The recognition rate is about 95% through the experiments on five behaviors of human body such as stillness walking running and going up and down stairs. Experiments show that the method is effective and effective. It is not easy to collect the acceleration data of a variety of people. Therefore, the author studied from the point of view of algorithm to improve the accuracy of behavior recognition. SVM algorithm was initially used to solve the two-classification problem, but the effect of multi-classification problem is not very good. In order to solve the multi-classification problem better, this paper uses SVM based on binary tree, integrates the characteristics of SVM and binary tree, and uses the shortest distance clustering algorithm to make the classification more accurate. Since the classification accuracy of SVM mainly depends on the selection of kernel functions and parameters, this paper combines the grid search algorithm to select the penalty coefficient c of kernel function and the kernel parameter 緯. Finally, the experimental recognition rate is over 90%, and it is proved that this method is feasible by comparing with the results of other algorithms.
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.4;TP212

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本文編號：1964782