基于隐马尔科夫模型的人体动作压缩红外分类

发布时间：2018-03-19 03:08

  本文选题：环境辅助生活　切入点：隐马尔科夫模型　出处：《自动化学报》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：人体动作产生的辐射能量变化(Infrared radiation changes,IRC)信号是动作识别的重要线索,本文提出了一种基于隐马尔科夫模型的人体动作压缩红外分类新方法.针对人体动作的自遮挡问题,建立基于正交视角的压缩红外测量系统,获取人体动作在主投影面和辅助投影面的IRC压缩信号;然后,采用隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)双层特征建模算法进行压缩域动作分类.实验结果表明双层特征建模的平均正确分类率高于主层特征建模,平均正确分类率可达95.71%.该方法为环境辅助生活系统提供了人体动作识别的新途径.
[Abstract]:Infrared radiation change signal is an important clue in motion recognition. In this paper, a new infrared classification method of human motion compression based on hidden Markov model is proposed. A compression infrared measurement system based on orthogonal angle of view is established to obtain the IRC compression signal of human body action on the main projection plane and the auxiliary projection plane. The Hidden Markov Model (HMMM) two-level feature modeling algorithm is used to classify the motion in compressed domain. The experimental results show that the average correct classification rate of the two-layer feature modeling is higher than that of the main layer feature modeling. The average correct classification rate can reach 95.71. This method provides a new way for the recognition of human body motion in the environment-assisted living system.
【作者单位】： 仲恺农业工程学院机电工程学院;广州中医药大学医学信息工程学院;中山大学数据科学与计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(61375080,61301294,61601523) 广东省自然科学基金(2015A030311049,2016A030310238) 广东省教育厅青年创新人才项目(2015KQNCX068)资助~~
【分类号】：R318;O211.62

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8 杨s，

本文编号：1632540