本文關(guān)鍵詞：老人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)中的姿態(tài)識別算法研究

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【摘要】：外部因素或者自身疾病導(dǎo)致的意外摔倒以較大的概率發(fā)生在老年人身上,當(dāng)獨(dú)居老人摔倒后不能自主起身和求助時會造成嚴(yán)重后果。另外,老人的睡眠和運(yùn)動情況是身體健康與否的一個重要指標(biāo)。為了解決獨(dú)居老人意外摔倒時的自動求助問題以及平常生活中行為分析的問題,本文通過研究特征提取算法和姿態(tài)識別算法,設(shè)計開發(fā)了老人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)。老人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)主要處理過程為:人體目標(biāo)檢測、特征向量選擇和提取、姿態(tài)和動作的識別。本文主要研究特征提取和姿態(tài)動作識別部分。特征是認(rèn)識事物的關(guān)鍵標(biāo)志,為了對人體目標(biāo)的行為進(jìn)行分類,必須對姿態(tài)和動作進(jìn)行特征提取。本文使用已有算法提取了寬高比、離心率等簡單幾何形狀特征,并設(shè)計算法提取了質(zhì)心夾角特征、目標(biāo)輪廓的矩特征、傅里葉描述子特征。將上述特征融合構(gòu)成目標(biāo)的特征向量,實(shí)現(xiàn)從圖像到數(shù)值參數(shù)的轉(zhuǎn)換量化過程。姿態(tài)和動作識別是老人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的核心部分,本文使用支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn)了基于單幀圖像的姿態(tài)識別;使用隱馬爾科夫模型結(jié)合向量量化算法實(shí)現(xiàn)了基于多幀圖像的動作識別。支持向量機(jī)是一個二分類的線性分類器,本文對該算法進(jìn)行改進(jìn)并將其應(yīng)用于多種姿態(tài)的分類。隱馬爾科夫模型描述了狀態(tài)轉(zhuǎn)換的隨機(jī)過程,本文設(shè)計了圖像特征向量量化算法實(shí)現(xiàn)了特征向量到數(shù)字序號的轉(zhuǎn)化,然后與隱馬爾科夫模型相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了對連續(xù)動作的識別。如果識別結(jié)果是跌倒動作,則發(fā)出警告;如果識別結(jié)果是常規(guī)動作,則對當(dāng)前姿態(tài)或動作進(jìn)行記錄并在一段時間后進(jìn)行分析。本文使用中科院自動化所提供的行為視頻庫和自制視頻庫對該系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)支持向量機(jī)算法對于單幀姿態(tài)的識別結(jié)果較好,但不能用于動作的識別。而隱馬爾科夫模型可以對多幀動作的類別做出判斷,對于生活中高頻動作識別準(zhǔn)確。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R318.6;TP391.41

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本文編號：1177152