一种基于模糊综合评价的人体动作识别方法

根据人体动作具有模糊性的特点,提出一种基于加速度信号与模糊综合评价原理的人体动作识别方法。根据样本的加速度向量幅值(SVM)划分为剧烈动作和轻微动作两种模式,通过人体腰部三维加速度数据采集与预处理、建立评价指标体系和标准矩阵、设计隶属度函数并计算隶属度、建立模糊关系矩阵、确定评价因子的权向量等步骤,最终合成模糊综合评价结果。分别利用支持向量机(SVM)、决策树(Decision Tree)和k近邻算法(KNN)这三种常用的分类方法对样本数据的频域特征和时域特征进行评价并与文中提出的方法进行对比,实验结果表明该方法具有计算量小,系统性强,识别准确率高等特点,适用于多种环境下不同剧烈程度的动作识别。

A human action recognition method based on fuzzy comprehensive evaluation