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山东大学学报 (工学版) ›› 2018, Vol. 48 ›› Issue (6): 56-66.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2018.202

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基于线性加速度的多节点人体行为识别

李兴1(),侯振杰1,梁久祯1,常兴治2   

  1. 1. 常州大学信息科学与工程学院, 江苏 常州 213164
    2. 常州信息职业技术学院常州市大型塑料件智能化制造重点实验室, 江苏 常州 213164
  • 收稿日期:2018-05-25 出版日期:2018-12-20 发布日期:2018-12-26
  • 作者简介:李兴(1992—)，男，江苏徐州人，硕士研究生，主要研究方向为行为识别.E-mail:lixing03201012@qq.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61063021);江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015027-12);江苏省物联网移动互联技术工程重点实验室开放课题项目(JSWLW-2017-013)

Multi-node human behavior recognition based on linear acceleration

Xing LI1(),Zhenjie HOU1,Jiuzhen LIANG1,Xingzhi CHANG2   

  1. 1. College of Information Science and Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164, Jiangsu, China
    2. Changzhou Key Laboratory of Large Plastic Parts Intelligence Manufacturing, Changzhou College of Information Technology, Changzhou 213164, Jiangsu, China
  • Received:2018-05-25 Online:2018-12-20 Published:2018-12-26
  • Supported by:
    国家自然科学基金项目(61063021);江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015027-12);江苏省物联网移动互联技术工程重点实验室开放课题项目(JSWLW-2017-013)

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461

摘要：

针对当前基于加速度人体行为识别方法中存在的行为数据易受重力加速度影响以及空间信息欠缺等问题,提出一种基于线性加速度的多节点人体行为识别算法。通过分段双向去除重力加速度算法,去除传感器加速度中的重力加速度得到线性加速度;使用滑动均值滤波器滤除线性加速度与传感器加速度的颤抖运动,并对两种加速度中的冗余动作进行裁剪;分别从两种加速度中提取不同关节点数据间的动态时间规整算法(dynamic time warping, DTW)距离特征以及7种常规时域特征;利用支持向量机对人体行为进行分类。试验结果表明,该方法能有效提高人体行为识别的准确性。

关键词: 多节点, 线性加速度, DTW距离特征, 支持向量机

Abstract:

Focused on the issue that the behavior data in the current acceleration-based human behavior recognition method was affected by the gravitational acceleration and the lack of spatial information, a multi-node human behavior recognition algorithm based on linear acceleration was proposed. The linear acceleration was obtained by removing gravitational acceleration using segmented bi-directionally removal of gravitational acceleration algorithm. The tremor motion signal was filtered by a sliding averaging filter for linear acceleration and sensor acceleration, and the redundant actions in the two accelerations were cropped. The dynamic time warping (DTW) distance features between different joint points and seven conventional time domain features were extracted from two accelerations. The support vector machine was employed to recognize the human behavior. Experimental results showed that this method could effectively improve the accuracy of human behavior recognition.

Key words: multi-node, linear acceleration, DTW distance feature, support vector machine

中图分类号: 

  • TP391

图1

行为示意图"

图2

本研究算法流程图"

图3

分段双向去除重力加速度算法"

图4

静止时三轴角度信号"

图5

传感器加速度滤波前后对比"

图6

线性加速度滤波前后对比"

图7

抬手动作线性加速度"

图8

放手动作线性加速度"

表1

初始特征集"

加速度类型 单节点特征 两两关节点间特征
手腕 肘部
传感器加速度 7特征 7特征 DTW距离特征
线性加速度 7特征 7特征 DTW距离特征

图9

不同参数组合下冗余动作裁剪方法的识别率"

表2

2种算法的识别率与运行效率"

方法类别 识别率/% 提取时间/s 训练时间/s 测试时间/s 总的时间/s
原始方法 85.33 0.002 1 0.008 0 0.004 6 0.014 7
本研究方法 98.89 0.004 5 0.008 0 0.003 9 0.016 4

表3

特征集优选结果"

加速度 单节点特征 两两关节点间特征
手腕 肘部
传感器加速度 2、5、6 1~7 8~10
线性加速度 1~7 1、2、4~6 8~10

表4

A1方法试验结果"

基础方法 识别率/%
添加A1方法前 添加A1方法后
A0 85.33 93.78
A0+A2 85.78 94.67
A0+A2+A3 88.44 95.33
A0+A2+A3+A5 92.44 97.78

表5

A2方法试验结果"

基础方法 识别率/%
添加A2方法前 添加A2方法后
A0 85.33 85.78
A0+A1 93.78 94.67
A0+A1+A3 94.44 95.33
A0+A1+A3+A4 94.89 95.56
A0+A1+A3+A4+A5 97.56 98.89

表6

A3方法试验结果"

基础方法 识别率/%
添加A3方法前 添加A3方法后
A0 85.33 86.89
A0+A1 93.78 94.44
A0+A1+A2 94.67 95.33
A0+A1+A2+A4 95.11 95.56
A0+A1+A2+A4+A5 98.22 98.89

表7

A4方法试验结果"

基础方法 识别率/%
添加A4方法前 添加A4方法后
A0+A1 93.78 94.44
A0+A1+A2 94.67 95.11
A0+A1+A2+A3 95.33 95.56
A0+A1+A2+A3+A5 97.78 98.89

表8

A5方法试验结果"

基础方法 识别率/%
添加A5方法前 添加A5方法后
A0 85.33 91.33
A0+A1 93.78 95.56
A0+A1+A2 94.67 97.56
A0+A1+A2+A3 95.33 97.78
A0+A1+A2+A3+A4 95.56 98.89

图10

混淆矩阵"

表9

本研究方法与现有方法的性能对比试验"

方法 识别率/%
原始方法 85.33
文献[5]方法 94.44
本研究方法 98.89
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