本文關(guān)鍵詞：基于加速度傳感器的乒乓球動作識別技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 加速度傳感器 乒乓球 動作識別 決策樹 動態(tài)時間規(guī)整

【摘要】：動作識別作為人機交互的一種重要技術(shù),是模式識別領(lǐng)域的研究熱點之一。加速度傳感器屬于可穿戴傳感器的一種,具有能耗低、體積小、成本低的特點從而被廣泛使用。目前,基于加速度傳感的動作識別過程主要分為特征提取、特征選擇和識別算法3個步驟。本文針對人擊打乒乓球時的動作特點,提出一種基于三維加速度信號的識別算法以識別不同類型的擊球,例如:攻球、搓球和推擋。所用數(shù)據(jù)由綁定在手腕上的加速度傳感器在乒乓球的訓(xùn)練過程中采集,利用固定閾值法對加速度信號的終始點進(jìn)行判斷,并提取信號的信號能量、手勢長度等關(guān)鍵特征。分別采用k近鄰決策樹算法和支持向量機算法在離線情況下對乒乓球擊球動作進(jìn)行識別,采用動態(tài)時間規(guī)整算法對乒乓球擊球動作進(jìn)行在線識別工作,并對不同算法的實驗結(jié)果進(jìn)行比較分析。通過對比分析不同識別算法在基于加速度傳感器的乒乓球擊球動作識別系統(tǒng)中的實驗結(jié)果,表明針對乒乓球訓(xùn)練過程中的擊球動作,本文提出的離線和在線兩種情況下的識別算法可以快速有效的對動作信號進(jìn)行分類識別。體現(xiàn)了該識別模型的科學(xué)性和合理性。
【關(guān)鍵詞】：加速度傳感器 乒乓球 動作識別 決策樹 動態(tài)時間規(guī)整
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP212.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 引言8-15
• 1.1. 課題的研究背景和意義8-9
• 1.2. 乒乓球機器人國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.3. 動作識別研究方法12-13
• 1.3.1. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法12
• 1.3.2. 模板匹配識別算法12-13
• 1.4. 本文研究工作及創(chuàng)新點13
• 1.5. 本文主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)13-15
• 1.5.1. 主要內(nèi)容13
• 1.5.2. 組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 系統(tǒng)總體設(shè)計15-21
• 2.1. 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及硬件設(shè)計15-16
• 2.2. 信號預(yù)處理16-17
• 2.2.1. 濾波16
• 2.2.2. 動作端點檢測16-17
• 2.3. 特征提取17-18
• 2.4. 動作分類18-20
• 2.5. 小結(jié)20-21
• 第三章 基于k-NN和決策樹算法的擊球動作識別21-29
• 3.1. k-NN算法介紹21-23
• 3.1.1. k-NN算法原理21-22
• 3.1.2. k-NN算法優(yōu)缺點22-23
• 3.2. 決策樹算法簡介23-25
• 3.2.1. 決策樹算法原理23-24
• 3.2.2. 決策樹算法優(yōu)缺點24-25
• 3.3. 融合k-NN的決策樹算法介紹25-27
• 3.4. 實驗結(jié)果分析27-28
• 3.5. 小結(jié)28-29
• 第四章 基于DTW算法的擊球動作識別29-35
• 4.1. 動態(tài)時間規(guī)整算法29-30
• 4.2. 動態(tài)時間規(guī)整算法改進(jìn)30-32
• 4.3. 實驗結(jié)果分析32-33
• 4.4. 小結(jié)33-35
• 第五章 基于SVM算法的擊球動作識別35-44
• 5.1. 支持向量機算法簡介35-39
• 5.1.1. 線性支持向量機36-38
• 5.1.2. 非線性支持向量機38-39
• 5.2. SVM在乒乓球動作識別中的應(yīng)用39-41
• 5.3. 實驗結(jié)果分析41-43
• 5.4. 分類識別算法分析比較43
• 5.5. 小結(jié)43-44
• 第六章 總結(jié)與展望44-46
• 6.1. 總結(jié)44
• 6.2. 展望44-46
• 參考文獻(xiàn)46-51
• 攻讀學(xué)位期間的主要研究成果51-52
• 致謝52

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：633028