本文選題：環(huán)境輔助生活　切入點(diǎn)：隱馬爾科夫模型　出處：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：人體動(dòng)作產(chǎn)生的輻射能量變化(Infrared radiation changes,IRC)信號(hào)是動(dòng)作識(shí)別的重要線索,本文提出了一種基于隱馬爾科夫模型的人體動(dòng)作壓縮紅外分類新方法.針對(duì)人體動(dòng)作的自遮擋問題,建立基于正交視角的壓縮紅外測量系統(tǒng),獲取人體動(dòng)作在主投影面和輔助投影面的IRC壓縮信號(hào);然后,采用隱馬爾科夫模型(Hidden Markov model,HMM)雙層特征建模算法進(jìn)行壓縮域動(dòng)作分類.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明雙層特征建模的平均正確分類率高于主層特征建模,平均正確分類率可達(dá)95.71%.該方法為環(huán)境輔助生活系統(tǒng)提供了人體動(dòng)作識(shí)別的新途徑.
[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.
【作者單位】： 仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院;廣州中醫(yī)藥大學(xué)醫(yī)學(xué)信息工程學(xué)院;中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61375080,61301294,61601523) 廣東省自然科學(xué)基金(2015A030311049,2016A030310238) 廣東省教育廳青年創(chuàng)新人才項(xiàng)目(2015KQNCX068)資助~~
【分類號(hào)】：R318;O211.62

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8 楊s，

本文編號(hào)：1632540