基于Fused隐马尔科夫模型的人体运动识别

摘要：

　　本文主要研究基于少量加速度传感器的人体运动识别方法，实现了分类模型的建立、训练和识别过程。与以往的运动识别方法不同，本文以Fused 隐马尔科夫模型(Fused HMM)为基础，将人体全身的运动数据分为上肢和下肢两部分，首先对每部分单独训练隐马尔科夫模型(HMM)，再通过概率关系模型将两部分模型关联起来。该方法改进了传统的HMM 对较复杂的全身运动进行识别时模型复杂、识别准确率低等问题。实验结果显示该方法与传统的HMM相比，识别准确率有了明显的提高，并且有很好的鲁棒性。

关键词： Fused HMM 运动识别 加速度传感器

作者: 刘杰 梁晓辉

作者单位: 北京航空航天大学 虚拟现实技术与系统国家重点实验室,北京6863信箱,100191

会议类型: 国内会议

会议名称: 第21届全国多媒体技术、第8届全国普适计算、第8届全国人机交互联合学术会议

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 1-6

在线出版日期: 2012-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）