基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法，通過處理加速度傳感器的運(yùn)動(dòng)信號(hào)識(shí)別人體運(yùn)動(dòng)。本方法分為數(shù)據(jù)訓(xùn)練和運(yùn)動(dòng)識(shí)別兩個(gè)部分，在數(shù)據(jù)訓(xùn)練部分中首先將原始的三維加速度信號(hào)處理成和放置方式無關(guān)的一維信號(hào)，然后抽取一維信號(hào)中與放置位置無關(guān)的shapelet特征，建立識(shí)別模型；在運(yùn)動(dòng)識(shí)別部分中對(duì)實(shí)時(shí)采集的三維加速度信號(hào)進(jìn)行處理得到和放置方式無關(guān)的一維信號(hào)，然后利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練部分訓(xùn)練出的識(shí)別模型識(shí)別出運(yùn)動(dòng)。該方法可運(yùn)行在裝有加速度傳感器的設(shè)備如智能手機(jī)、智能平板等設(shè)備上，在任意的放置方式和位置下均可提供準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)識(shí)別結(jié)果。
【專利說明】基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及活動(dòng)識(shí)別領(lǐng)域，具體涉及一種基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，加速度傳感器作為常用慣性傳感器被廣泛應(yīng)用在各項(xiàng)智能手持設(shè)備上，如智能手機(jī)、智能腕帶、智能手表等，基于傳感器的人機(jī)交互也隨之越來越受到重視，在人機(jī)交互中使用者的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)常作為重要的輸入信息，因此利用加速度傳感器進(jìn)行運(yùn)動(dòng)識(shí)別成為當(dāng)前熱門的研究課題。同時(shí)，由于智能手持設(shè)備總是被用戶隨身攜帶，且計(jì)算能力越來越強(qiáng)，利用智能手持設(shè)備中內(nèi)置加速度傳感器對(duì)人體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行識(shí)別變得可行，并在交互游戲、健康監(jiān)護(hù)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。
[0003]基于加速度傳感器的運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法主要由特征抽取、模型建立、活動(dòng)識(shí)別三部分構(gòu)成?，F(xiàn)有方法主要抽取均值、方差、最大值、最小值等時(shí)域特征和頻域熵等頻域特征，但是由于常見智能手持設(shè)備如智能手機(jī)，有多種不同的放置方式，如手機(jī)的屏幕背向或面向人體，手機(jī)正立或者反轉(zhuǎn)放置等，且智能手機(jī)可以放置在胸口、褲子口袋等多個(gè)不同的放置位置，這些放置方式和放置位置的差異使得提取出的特征在分布上差異很大，因此，現(xiàn)有利用加速度傳感器進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別的方法要求加速度傳感器必須以特定的方式固定在人體特定的位置，當(dāng)不按照指定方式佩戴傳感設(shè)備時(shí)會(huì)極大影響識(shí)別的準(zhǔn)確率。然而，傳感設(shè)備在使用過程中很容易發(fā)生平移或旋轉(zhuǎn)，偏離預(yù)定的放置方式和放置位置，導(dǎo)致識(shí)別性能下降。該現(xiàn)象在使用智能手持設(shè)備的情況下尤其嚴(yán)重，因?yàn)橛脩魧?duì)智能手持設(shè)備的放置方式和位置的自由度很高，且智能手持設(shè)備在用戶運(yùn)動(dòng)過程中一般無法固定。
[0004]現(xiàn)有基于加速度傳感器的放置方式和位置無關(guān)運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法引入模體概念來減少傳感器放置位置對(duì)加速度信號(hào)的影響，但是模體僅關(guān)注時(shí)間序列中頻繁出現(xiàn)的序列，這樣的序列可能在所有運(yùn)動(dòng)類別的時(shí)間序列中均頻繁出現(xiàn)，不利于運(yùn)動(dòng)識(shí)別。在時(shí)序處理領(lǐng)域，shapelet是指最能代表某一類別的一個(gè)時(shí)間序列，這樣的序列具有頻繁出現(xiàn)在某一類另IJ，基本不出現(xiàn)在其他類別的特點(diǎn)，對(duì)運(yùn)動(dòng)識(shí)別很有幫助。加速度信號(hào)作為一種時(shí)間序列信號(hào)，引入shapelet可以更有效地找到加速度信號(hào)中最能代表各項(xiàng)運(yùn)動(dòng)的信號(hào)序列，解決放置不同對(duì)運(yùn)動(dòng)識(shí)別造成的影響，提高運(yùn)動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確率。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明要解決的問題是如何在傳感設(shè)備的放置方式和位置無法固定的情況下識(shí)別人體運(yùn)動(dòng)。為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種基于加速度傳感器，面向智能手持設(shè)備用戶，與傳感設(shè)備放置方式和位置無關(guān)的運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法。該方法利用加速度信號(hào)本身變化的特點(diǎn)，利用降維和shapelet特征，提取出最能代表各項(xiàng)運(yùn)動(dòng)的加速度信號(hào)序列，這樣的序列具有不隨傳感設(shè)備放置方式和位置變化而改變的特點(diǎn)，從而解決非固定加速度傳感器位置下的運(yùn)動(dòng)識(shí)別問題。
[0006]一種基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法，包括:[0007]獲取若干原始的三維加速度信號(hào)，將每個(gè)原始三維加速度信號(hào)處理成與放置方式無關(guān)的時(shí)間序列，得到數(shù)據(jù)集，其中原始的三維加速度信號(hào)帶有類別標(biāo)注；
[0008]步驟2，從數(shù)據(jù)集中獲取設(shè)定長度的時(shí)間子序列并進(jìn)行離散化表示，得到離散化序列的集合；
[0009]步驟3，利用隨機(jī)映射從離散化序列的集合中得到候選shapelet，并更改設(shè)定長度，返回步驟2，直至數(shù)據(jù)集中所有長度的時(shí)間子序列均已被獲??；
[0010]步驟4,從候選shapelet中計(jì)算得到shapelet ；
[0011]步驟5，判斷步驟2中所處理的數(shù)據(jù)集是否符合預(yù)設(shè)的停止條件:
[0012]符合，對(duì)符合停止條件的數(shù)據(jù)集停止操作；
[0013]不符合，根據(jù)步驟4所得shapelet將不符合停止條件的數(shù)據(jù)集劃分為兩個(gè)數(shù)據(jù)集，針對(duì)每個(gè)劃分后得到的數(shù)據(jù)集重復(fù)步驟2至4 ;
[0014]步驟6,利用所得的全部shapelet構(gòu)建分類器；
[0015]步驟7，獲取實(shí)時(shí)的三維加速度信號(hào)，將實(shí)時(shí)的三維加速度信號(hào)處理為與放置方式無關(guān)的時(shí)間序列，將時(shí)間序列與分類器中的shapelet進(jìn)行距離比較，識(shí)別出實(shí)時(shí)的三維加速度信號(hào)所屬的類別。
[0016]步驟I至步驟6為數(shù)據(jù)訓(xùn)練階段，步驟7為運(yùn)動(dòng)識(shí)別階段。此處步驟I所得時(shí)間序列為一維信號(hào)，在步驟2中，數(shù)據(jù)集包括若干時(shí)間序列，每個(gè)時(shí)間序列包括不同長度的時(shí)間子序列，每次獲取并且進(jìn)行離散化的時(shí)間子序列均為數(shù)據(jù)集中設(shè)定長度的時(shí)間子序列，因此在步驟3中更改設(shè)定長度并返回步驟2，直至數(shù)據(jù)集中所有長度的時(shí)間子序列均已被獲取，保證在篩選時(shí)涵蓋數(shù)據(jù)集中所有長度的時(shí)間子序列。
[0017]將三維加速度信號(hào)處理成與放置方式無關(guān)的時(shí)間序列方法如下，其中三維加速度信號(hào)是指原始的三維加速度信號(hào)或?qū)崟r(shí)的三維加速度信號(hào):
[0018]步驟1-1，將原始三維加速度信號(hào)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，在各維度上均變成均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為I的標(biāo)準(zhǔn)序列，得到標(biāo)準(zhǔn)三維序列；
[0019]步驟1-2，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)三維序列的協(xié)方差矩陣；
[0020]步驟1-3，計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征值和對(duì)應(yīng)特征值的特征向量，取最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量；
[0021]步驟1-4，將步驟1-1中得到的標(biāo)準(zhǔn)三維序列乘以步驟1-3中得到的特征向量得到與放置方式無關(guān)的時(shí)間序列。
[0022]其中標(biāo)準(zhǔn)序列的協(xié)方差矩陣計(jì)算公式如下:
【權(quán)利要求】
1.一種基于Shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，包括: 步驟1，獲取若干原始的三維加速度信號(hào)，將每個(gè)原始三維加速度信號(hào)處理成與放置方式無關(guān)的時(shí)間序列，得到數(shù)據(jù)集，其中原始的三維加速度信號(hào)帶有類別標(biāo)注； 步驟2，從數(shù)據(jù)集中獲取設(shè)定長度的時(shí)間子序列并進(jìn)行離散化表示，得到離散化序列的集合; 步驟3，利用隨機(jī)映射從離散化序列的集合中得到候選shapelet，并更改設(shè)定長度，返回步驟2，直至數(shù)據(jù)集中所有長度的時(shí)間子序列均已被獲??； 步驟4,從候選shapelet中計(jì)算得到shapelet ； 步驟5，判斷步驟2中所處理的數(shù)據(jù)集是否符合預(yù)設(shè)的停止條件: 符合，對(duì)符合停止條件的數(shù)據(jù)集停止操作； 不符合，根據(jù)步驟4所得shapelet將不符合停止條件的數(shù)據(jù)集劃分為兩個(gè)數(shù)據(jù)集，針對(duì)每個(gè)劃分后得到的數(shù)據(jù)集重復(fù)步驟2至4 ; 步驟6，利用所得的全部shapelet構(gòu)建分類器； 步驟7，獲取實(shí)時(shí)的三維加速度信號(hào)，將實(shí)時(shí)的三維加速度信號(hào)處理為與放置方式無關(guān)的時(shí)間序列，將時(shí)間序列與分類器中的shapelet進(jìn)行距離比較，識(shí)別出實(shí)時(shí)的三維加速度信號(hào)所屬的類別。
2.如權(quán)利要求1所述基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，將三維加速度信號(hào)處理成與放置方式無關(guān)的時(shí)間序列方法如下，其中三維加速度信號(hào)是指原始的三維加速度信號(hào)或?qū)崟r(shí)的三維加速度信號(hào): 步驟1-1，將原始三維加速度信號(hào)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，在各維度上均變成均值為O，標(biāo)準(zhǔn)差為I的標(biāo)準(zhǔn)序列，得到標(biāo)準(zhǔn)二維序列； 步驟1-2，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)三維序列的協(xié)方差矩陣； 步驟1-3，計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征值和對(duì)應(yīng)特征值的特征向量，取最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量； 步驟1-4，將步驟1-1中得到的標(biāo)準(zhǔn)三維序列乘以步驟1-3中得到的特征向量得到與放置方式無關(guān)的時(shí)間序列。
3.如權(quán)利要求1所述基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，在步驟2中，利用SAX方法來進(jìn)行時(shí)間子序列的離散化表示。
4.如權(quán)利要求1所述基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，在步驟3中，從離散化序列的集合中得到候選shapelet的方法如下: 步驟3-1，對(duì)于離散化序列的集合中每個(gè)離散化序列，隨機(jī)遮罩其中的若干列； 步驟3-2，使用計(jì)數(shù)表來統(tǒng)計(jì)當(dāng)前隨機(jī)遮罩后的離散化序列在各個(gè)類別中出現(xiàn)的次數(shù)； 步驟3-3，重復(fù)步驟3-1至步驟3-2若干次，將各次所得計(jì)數(shù)表進(jìn)行累加，得到遮罩前離散化序列與其對(duì)應(yīng)類別的最終計(jì)數(shù)表:
5.如權(quán)利要求1所述基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，在步驟4中，從候選shapelet中計(jì)算得到shapelet的方法如下: 步驟4-1,對(duì)于一個(gè)候選shapelet,計(jì)算候選shapelet與數(shù)據(jù)集中所有時(shí)間序列的距離，得到時(shí)間距離集 ； 步驟4-2，從時(shí)間距離集合中查找最佳分割閾值，使得該候選shapelet的信息增益最大，將最佳分割閾值對(duì)應(yīng)的信息增益作為該候選shapelet的信息增益； 步驟4-3，重復(fù)步驟4-1至4-2，直至得到對(duì)所有候選shapelet及其最佳分割閾值，并比較各個(gè)候選shapelet的信息增益,將信息增益最大的候選shapelet作為shapelet。
6.如權(quán)利要求5所述基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，在步驟5中，根據(jù)shapelet將當(dāng)前數(shù)據(jù)集劃分為兩個(gè)數(shù)據(jù)集的方法為，根據(jù)shapelet所對(duì)應(yīng)的最佳分割閾值劃將數(shù)據(jù)集劃分為兩個(gè)數(shù)據(jù)集,其中,第一數(shù)據(jù)集中任意時(shí)間序列與shapelet之間的距離均小于最佳分割閾值，且第二數(shù)據(jù)集中任意時(shí)間序列與shaplet之間距離均大于或等于最佳分割閾值。
7.如權(quán)利要求1所述基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，在步驟6中，構(gòu)建的分類器為二叉樹，對(duì)滿足停止條件的數(shù)據(jù)集，將該數(shù)據(jù)集的類別作為該數(shù)據(jù)集的shapelet所在節(jié)點(diǎn)的葉節(jié)點(diǎn)。
8.如權(quán)利要求1所述基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，在步驟5中，停止條件為以下任意一者: a)當(dāng)前數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)數(shù)目小于第一預(yù)設(shè)值； b)當(dāng)前數(shù)據(jù)集中最多的同類別時(shí)間子序列數(shù)目占當(dāng)前數(shù)據(jù)集數(shù)目的比例達(dá)到第二預(yù)設(shè)值； c)重復(fù)次數(shù)超過第三預(yù)設(shè)值。
9.如權(quán)利要求7所述基于shapelet特征的加速度傳感器放置無關(guān)化運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，在步驟7中，將時(shí)間序列與分類器中的shapelet進(jìn)行距離比較，識(shí)別出實(shí)時(shí)的三維加速度信號(hào)所屬的類別方法為:從二叉樹的根節(jié)點(diǎn)開始，對(duì)于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，計(jì)算時(shí)間序列和當(dāng)前節(jié)點(diǎn)shapelet的距離，并根據(jù)距離到達(dá)對(duì)應(yīng)的子節(jié)點(diǎn)，直至到達(dá)葉節(jié)點(diǎn):距離小于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)shapelet所對(duì)應(yīng)的最佳分割閾值,到達(dá)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的左邊子節(jié)點(diǎn)；否則，到達(dá)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的右邊子節(jié)點(diǎn)。
【文檔編號(hào)】G06K9/62GK104020845SQ201410119897
【公開日】2014年9月3日 申請(qǐng)日期:2014年3月27日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月27日
【發(fā)明者】陳嶺, 侯倉健 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)