[发明专利]人体运动类型识别准确度提高方法

权利要求书

1.一种人体运动类型识别准确度提高方法，其特征在于，人体(1)的运动信息由传感器(2)采集，传感器(2)采集人体运动数据提供给人体运动识别模型(3)，人体运动识别模型(3)根据传感器(2)数据得出一个识别的运动类型(4)，人体(1)也会报告一个正确的运动类型(5)，识别的运动类型(4)与正确的运动类型(5)一起输入至相似度评价器(6)进行相似度判断，相似度评价器(6)的评价结果与正确的运动类型(5)、传感器(2)数据一起输入至人体运动学习模型(7)进行训练，人体运动学习模型(7)根据相似度评价器(6)的评价结果重新训练人体运动识别模型(3)，通过多次学习和迭代，最终使得人体运动识别模型(3)可以获得较高的识别准确度，能够准确识别人体各种不同运动类型。

2.根据权利要求1所述的人体运动类型识别准确度提高方法，其特征在于，所述的正确的运动类型(5)由人体(1)根据运动类型的定义进行报告或者选择，客观正确地反映人体(1)的运动类型。

3.根据权利要求1所述的人体运动类型识别准确度提高方法，其特征在于，所述的人体运动识别模型(3)是一个针对某一特定人体建立的人体运动识别模型，只对特定人体有效，通过多次训练和学习，人体运动识别模型(3)对该特定人体具有较高的动作类型识别准确度。

4.根据权利要求1所述的人体运动类型识别准确度提高方法，其特征在于，所述的人体运动识别模型(3)由人体运动学习模型(7)训练获得，人体运动识别模型(3)根据不同的传感器(2)数据提取不同的人体运动特征(204)，并通过这些人体运动特征(204)识别人体的运动类型，获得与该传感器(2)数据相对应的识别的运动类型(4)。

5.根据权利要求1所述的人体运动类型识别准确度提高方法，其特征在于，所述的人体运动学习模型(7)以人体运动传感器(2)数据和正确的运动类型(5)作为输入，通过机器学习模型进行训练，获得人体运动识别模型(3)，人体运动学习模型(7)对某运动类型训练的次数越多，人体运动识别模型(3)对该运动类型的识别准确度越高。

6.根据权利要求1所述的人体运动类型识别准确度提高方法，其特征在于，所述的相似度评价器(6)能够对正确的运动类型(5)和识别的运动类型(4)进行运动类型的相似度评价。

7.根据权利要求1所述的人体运动类型识别准确度提高方法，其特征在于，所述的人体运动学习模型(7)以相似度评价器(6)的评价结果作为依据，对人体运动识别模型(3)进行训练，相似度越大的训练的次数越少，相似度越小的训练的次数越多。