當(dāng)前,慣性傳感器已經(jīng)成為智能手機(jī)和可穿戴設(shè)備上的標(biāo)配。慣性傳感器主要包括加速度計(jì)和陀螺儀,能夠測量運(yùn)動(dòng)的加速度和角速度,通過計(jì)算還能進(jìn)一步得到速度、位移和轉(zhuǎn)動(dòng)角度等數(shù)據(jù)。慣性傳感器豐富了智能手機(jī)和可穿戴設(shè)備的功能,其用途也越來越廣泛,如用于定位導(dǎo)航、健身監(jiān)測、體感交互、運(yùn)動(dòng)分析等,基于慣性傳感器的人體行為感知也成為了近年來研究的熱點(diǎn)。本文從以下兩個(gè)方面對(duì)基于慣性傳感器的人體行為感知進(jìn)行了研究:一是基于慣性傳感器的目標(biāo)行為識(shí)別。目標(biāo)行為是指用戶想要感知到的指定行為,例如在基于慣性傳感器的定位導(dǎo)航應(yīng)用中,用戶的目標(biāo)行為是腳步和轉(zhuǎn)彎;而在基于慣性傳感器的健身監(jiān)測應(yīng)用中,用戶的目標(biāo)行為是指定的健身動(dòng)作。本文首先研究了腳步識(shí)別,從人正常行走的慣性數(shù)據(jù)中分析出周期性,腳步的識(shí)別即轉(zhuǎn)化為周期的檢測。其次,本文對(duì)轉(zhuǎn)彎識(shí)別進(jìn)行了研究,利用角速度的變化來檢測轉(zhuǎn)彎,并通過積分計(jì)算出轉(zhuǎn)彎角度。然后,本文對(duì)動(dòng)作識(shí)別進(jìn)行了研究,利用模板匹配的方法可以準(zhǔn)確地對(duì)動(dòng)作分類。在上述研究的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于目標(biāo)行為識(shí)別的人機(jī)交互系統(tǒng),利用可穿戴設(shè)備感知人的目標(biāo)行為來實(shí)現(xiàn)體感交互,并在商用產(chǎn)品上實(shí)現(xiàn)了所提出的系統(tǒng)。二...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景介紹
    1.2 研究的目的和意義
    1.3 研究工作及主要內(nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)工作
    2.1 基于計(jì)算機(jī)視覺的行為識(shí)別
    2.2 基于無線信號(hào)的行為識(shí)別
        2.2.1 基于WiFi的行為識(shí)別
        2.2.2 基于RFID的行為識(shí)別
    2.3 基于聲音信號(hào)的行為識(shí)別
    2.4 基于慣性傳感器的行為識(shí)別
        2.4.1 基于慣性傳感器的定位導(dǎo)航
        2.4.2 基于慣性傳感器的動(dòng)作識(shí)別
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于慣性傳感器的目標(biāo)行為識(shí)別研究
    3.1 腳步識(shí)別
        3.1.1 基于加速度計(jì)的腳步識(shí)別
        3.1.2 基于陀螺儀的腳步識(shí)別
    3.2 轉(zhuǎn)彎識(shí)別
    3.3 動(dòng)作識(shí)別
    3.4 目標(biāo)行為識(shí)別實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.5 基于目標(biāo)行為識(shí)別的人機(jī)交互系統(tǒng)
        3.5.1 難點(diǎn)與挑戰(zhàn)
        3.5.2 基于目標(biāo)行為識(shí)別的人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        3.5.3 基于目標(biāo)行為識(shí)別的人機(jī)交互系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        3.5.4 基于目標(biāo)行為識(shí)別的人機(jī)交互系統(tǒng)性能
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于慣性傳感器的異常行為檢測研究
    4.1 引言
    4.2 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的異常行為檢測方法
    4.3 異常行為檢測方法的特征選擇
        4.3.1 身體坐標(biāo)系
        4.3.2 角度特征
        4.3.3 動(dòng)作切分
        4.3.4 編輯距離
        4.3.5 特征提取
    4.4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.4.1 數(shù)據(jù)處理模塊
        4.4.2 特征提取模塊
        4.4.3 異常檢測模塊
    4.5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    4.6 性能評(píng)價(jià)
        4.6.1 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        4.6.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.7 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
簡歷與科研成果
致謝



本文編號(hào)：3776096