宋贺良,郑 毅,王克强

(华北光电技术研究所,北京 100015)

1 引 言

可穿戴式人体姿态识别系统已在智能家居[1]、虚拟现实[2]、病人实时健康监测[3]、体育竞技分析以及人机交互场景中被广泛应用。

基于可穿戴式的人体姿态识别系统相比于非穿戴式的识别系统(如图像识别技术、电磁定位跟踪技术和声学定位跟踪技术)有着独特的优势(见表1),并且可使用的传感器类型较多,常用的无线通信方式有WiFi、蓝牙和Zigbee,可以比较全面的记录与人体行为相关的各种数据,已经发展为一种非常实用的现代技术。具体实现为将传感器通过嵌入式技术,采集人体多种生理信息后通过无线通信技术传输到智能终端处理分析数据。

表1 非穿戴式和穿戴式技术对比表Tab.1 Comparison table of non-wearableand wearable technology

2 加速度计进行姿态识别

2.1 单轴加速度计

在可穿戴式人体姿态识别技术初期,研究人员使用单轴加速度计来识别人体行为。Servais等人[4]研究发现将加速度计放置在加速度变化较小的位置(如腰部、背部)识别效果要好于变化较大的位置(四肢)。Carlijn等人[5]将三个单轴压阻式加速度计(如图1所示)独立正交安装在12 mm×12 mm×12 mm的空间中,佩戴位置选择在腰椎,通过频率与幅度识别人体日常活动行为,识别率为30 %～40 %。J.B.J.BUSSMANN等人[6]将四个压阻式加速度计分别放置在大腿以及胸部,选择角度、运动信号和频率三个特征值,预设阈值后识别了20多种不同的姿态,但是特征提取与姿态识别花费了30 min。Kristof等人[7]通过使用两个单轴加速度计佩戴在裤子上,并通过使用KSOM聚类算法(如图2所示)分类,站与坐两种姿态识别率达到95 %,但是上下楼梯识别率仅有50 %,并且算法复杂,只能离线处理数据。……