[发明专利]一种基于多观测变量HMM模型的人体动作分类识别方法有效
| 申请号： | 202011024486.4 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112163510B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 周代英;胡晓龙;李粮余;张同梦雪 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于人体动作分类识别技术领域，具体是涉及一种基于多观测变量HMM模型的人体动作分类识别方法。本发明的方法首先从人体雷达回波数据的微多普勒图中提取人体微多普勒信号的上、下包络和人体躯干的多普勒频率变化序列，作为HMM模型的三个观测变量，通过矢量量化，离散化观测变量的状态量。利用HMM模型的隐状态呈现出人体微多普勒信号上下包络和躯干频率变化的内在关系，并通过模型隐状态变量的马尔可夫性来表征运动人体状态变化的随机性，从而改善后续人体动作的分类性能，实验结果验证了该方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 观测 变量 hmm 模型 人体 动作 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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