【摘要】：基于可穿戴傳感器的老年人動作識別作為人體動作識別領域的一個新興的研究方向,具有深遠的社會意義和廣泛的應用前景。本文針對老年人動作識別中數據的采集和存儲,動作數據的切割處理和特征提取以及動作分類等關鍵技術進行了深入研究。由于客觀條件以及人體運動的復雜性,老年人動作的多變性和不穩(wěn)定性,使得老年人動作識別研究存在許多亟待解決的問題,包括無約束老年人動作數據采集裝置的構建;老年人動作數據的存儲問題,老年人動作數據的處理以及最關鍵的老年人動作識別的泛化性能的提高�；谝陨蠋讉�問題,本文主要進行了以下研究工作。本文為實現自然條件下無約束的人體動作信號的采集,提出了基于柔性傳感器和加速度傳感器的老年人動作采集裝置。該裝置通過位于腰部的慣性傳感器獲取運動過程中的加速度參數,安裝于雙膝的柔性傳感器測量運動過程中雙膝的彎曲度。采集裝置中的柔性傳感器采用柔性材料制作而成,具有貼合人體,重量輕便,穿著舒適,對膝關節(jié)運動限制小等特點。本文對于采集的大量的老年人動作信號采用構建數據庫的方法進行數據的存儲和查詢,為后續(xù)的動作分類識別提供合適的樣本生成訓練集,并為進一步研究老年人健康監(jiān)護系統(tǒng)打下基礎。對于老年人動作數據處理,研究了一種基于快速傅里葉變換(Fast Fourier Transformation,FFT)的自動切割算法。該算法將老年人的動作分為兩類,連續(xù)型的跑步,步行動作以及非連續(xù)型的坐,上床,起床動作;隨后結合快速傅里葉變換確定運動圍繞的平衡位置,采用滑動創(chuàng)口技術判斷信號波形變化趨勢,確定切割點,從而實現對整個信號的切割;最后運用小波算法進行特征提取。在基于可穿戴傳感器老年人動作識別的研究中,提出了通過Stacking集成多個隨機森林和樸素貝葉斯學習器,并對樣本采用自主采樣法進行數據擾動,對特征采用隨機子空間法進行特征擾動,進一步擴了訓練系統(tǒng)的多樣性。柔性傳感器性能對比實驗、數據切割效果分析實驗以及分類器算法對比試驗都為老年人動作識別研究提供了有利的實驗數據。基于可穿戴傳感器的老年人的動作識別關鍵技術的研究對老年人健康監(jiān)護,臨床醫(yī)學研究,下肢康復治療都有著極其重要的實用價值和理論價值。
【學位授予單位】：武漢紡織大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP212

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本文編號：2764743