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首先,应用背景差方法分割出运动人体轮廓,对外轮廓沿人体中线投影可以得到前后两个向量,合成1D向量作为步态特征。为有效抑制观察视角及鞋帽服饰等外界因素的干扰,克服目前常用整体模型步态识别算法的不足,提出将人体轮廓面积特征与支持向量机分类器相结合的识别方法。该方法在步态序列图像的人体轮廓进行提取和规格化,将轮廓图叠加后进行网格式划分,提取轮廓单元模块面积作为步态特征识别参量。使用南佛罗里达大学的步态数据库,分别采用线性、多项式和径向基内核函数对不同外界因素条件下的数据进行实验,该方法的正确识别率为82%~100%,且对视角及鞋帽服饰的干扰不敏感,具有更强的鲁棒性。实验表明人体轮廓面积更能反映步态特征,将该面积特征与SVM分类相结合可以获得更好的识别性能。 相似文献
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表面肌电信号(sEMG,surface electromyography)作为人体运动检测的主要信息源之一,已被广泛应用于康复训练福祉机器人领域。针对人体下肢动作识别的问题,提出了一种针对表面肌电信号进行小波变换的特征提取方法。在肌电信号的频域分布中,该方法选取小波子空间中活动段的平均功率组成特征向量。为验证所提出方法的有效性,设计实现了一种微型便携式多通道sEMG信号采集系统,并利用支持向量机(SVM,support vector machine)构建分类器对腿部动作进行识别。实验结果表明:该方法能有效识别腿部常见的4种动作,同一个体动作识别率能达到95%以上,不同个体识别率平均能达到85%,能够较好地应用于下肢运动障碍患者的日常康复训练。 相似文献
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