本文關(guān)鍵詞：基于加速度傳感器的乒乓球動(dòng)作識(shí)別技術(shù)研究

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【摘要】：動(dòng)作識(shí)別作為人機(jī)交互的一種重要技術(shù),是模式識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)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(diǎn)從而被廣泛使用。目前,基于加速度傳感的動(dòng)作識(shí)別過程主要分為特征提取、特征選擇和識(shí)別算法3個(gè)步驟。本文針對(duì)人擊打乒乓球時(shí)的動(dòng)作特點(diǎn),提出一種基于三維加速度信號(hào)的識(shí)別算法以識(shí)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(duì)加速度信號(hào)的終始點(diǎn)進(jìn)行判斷,并提取信號(hào)的信號(hào)能量、手勢(shì)長(zhǎng)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(jī)算法在離線情況下對(duì)乒乓球擊球動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別,采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法對(duì)乒乓球擊球動(dòng)作進(jìn)行在線識(shí)別工作,并對(duì)不同算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較分析。通過對(duì)比分析不同識(shí)別算法在基于加速度傳感器的乒乓球擊球動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,表明針對(duì)乒乓球訓(xùn)練過程中的擊球動(dòng)作,本文提出的離線和在線兩種情況下的識(shí)別算法可以快速有效的對(duì)動(dòng)作信號(hào)進(jìn)行分類識(shí)別。體現(xiàn)了該識(shí)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(dòng)作識(shí)別 決策樹 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(jī)器人國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.3. 動(dòng)作識(shí)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(shí)別算法12-13
• 1.4. 本文研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)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(jì)15-21
• 2.1. 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及硬件設(shè)計(jì)15-16
• 2.2. 信號(hào)預(yù)處理16-17
• 2.2.1. 濾波16
• 2.2.2. 動(dòng)作端點(diǎn)檢測(cè)16-17
• 2.3. 特征提取17-18
• 2.4. 動(dòng)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(dòng)作識(shí)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(diǎn)22-23
• 3.2. 決策樹算法簡(jiǎn)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(diǎn)24-25
• 3.3. 融合k-NN的決策樹算法介紹25-27
• 3.4. 實(shí)驗(yàn)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(dòng)作識(shí)別29-35
• 4.1. 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法29-30
• 4.2. 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法改進(jìn)30-32
• 4.3. 實(shí)驗(yàn)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(dòng)作識(shí)別35-44
• 5.1. 支持向量機(jī)算法簡(jiǎn)介35-39
• 5.1.1. 線性支持向量機(jī)36-38
• 5.1.2. 非線性支持向量機(jī)38-39
• 5.2. SVM在乒乓球動(dòng)作識(shí)別中的應(yīng)用39-41
• 5.3. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析41-43
• 5.4. 分類識(shí)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

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本文編號(hào)：633028