專利名稱：一種基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法，尤其涉及一種以信號(hào)關(guān)
鍵點(diǎn)為步態(tài)加速度序列表征手段、以關(guān)鍵點(diǎn)分類與分類標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)為框架的基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法。
背景技術(shù)：
隨著智能環(huán)境與小型設(shè)備的發(fā)展，計(jì)算普適化成為了一個(gè)新興的概念。這一概念強(qiáng)調(diào)，計(jì)算要貫穿于日?；顒?dòng)之中，各種個(gè)性化的服務(wù)也應(yīng)當(dāng)以非打擾的方式被提供。實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的基礎(chǔ)之一就是對(duì)用戶身份的自動(dòng)識(shí)別。如今，許多毫米級(jí)乃至微米級(jí)的小型化傳感設(shè)別被廣泛地應(yīng)用于我們的日常生活之中。特別地，加速度傳感器已經(jīng)在諸如人體行為識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別等領(lǐng)域得到了應(yīng)用。 基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別是一個(gè)近期才被提出的課題。與身份證件、便攜式RFID(無線射頻識(shí)別)以及諸如臉相、基于視覺的步態(tài)、指紋等其他生物特征相比，以加速度傳感器為基礎(chǔ)的步態(tài)特征具有對(duì)光照條件不敏感、對(duì)視角變化不敏感、對(duì)用戶無干擾等優(yōu)勢(shì)。它既不會(huì)丟失，也不會(huì)被盜。該課題的現(xiàn)有工作數(shù)量很少，大多依賴于平均行走周期之間的直接比較這種一般的信號(hào)處理手段，對(duì)步態(tài)加速度信號(hào)特征的利用不充分。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種以信號(hào)關(guān)鍵點(diǎn)為步態(tài)加速度序列表征手段、以關(guān)鍵點(diǎn)分類與分類
標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)為框架的基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法。 —種基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法，其步驟如下 (1)人體步態(tài)加速度序列的獲取 通過若干加速度傳感器獲取用戶在自然行走狀態(tài)下身體若干部位的加速度運(yùn)動(dòng)信息，每個(gè)加速度傳感器所獲取的相對(duì)于自身的加速度大小被記錄為一個(gè)單通道時(shí)序信號(hào)序列，所有加速度傳感器獲取的單通道時(shí)序信號(hào)序列構(gòu)成了步態(tài)加速度序列；
本步驟中加速度傳感器被穿戴在人體若干運(yùn)動(dòng)顯著的固定部位，均勻同步地獲取用戶在自然行走狀態(tài)下身體相應(yīng)部位的加速度運(yùn)動(dòng)信息，每個(gè)加速度傳感器所獲取的相對(duì)于自身的加速度大小被記錄為一個(gè)單通道時(shí)序信號(hào)序列，各個(gè)加速度傳感器獲取的信號(hào)序列一起構(gòu)成一個(gè)同步多通道(在僅加速度傳感器數(shù)量為1時(shí)，則為單通道)的步態(tài)加速度序列； 步驟(1)中所采用的加速度傳感器可以有任意數(shù)目的傳感方向。對(duì)于一個(gè)具有t個(gè)傳感方向的加速度傳感器，其獲取到的加速度具有向量形式^ = (^...，^)，加速度大小為
該向量的二階范數(shù)|同|2。 步態(tài)加速度序列具有形式玄(/) = (:^(/)，:11:2(0,..":^ W)， (1)
4
其中，t G [l，T]是離散時(shí)間刻度，T是i持續(xù)的時(shí)域長度；Xi是X的第i個(gè)通道，即 第i個(gè)加速度傳感器獲得的加速度大小的時(shí)序信號(hào)序列；c是S的通道數(shù)目，即加速度傳感 器的數(shù)目。
(2)行走周期的分割與長度歸一化 將步態(tài)加速度序列中的行走周期分割出來，把每一個(gè)檢測(cè)到的行走周期內(nèi)的信號(hào) 歸一化到相同的時(shí)序長度，得到歸一化后的步態(tài)加速度序列。 步驟(2)中的行走周期分割采用如下所述的方法對(duì)于待分割行走周期的步態(tài)加 速度序列i，選擇它的一個(gè)通道x，并尋找x在每個(gè)行走周期中的固有顯著谷點(diǎn)(對(duì)于由配置 在手腕、上臂、腰部、大腿、踝部等處的加速度傳感器所采集到的加速度大小信號(hào)都具有行 走周期內(nèi)的顯著谷點(diǎn))。以t1512，. . . ， tm表示數(shù)量為m的上述顯著谷點(diǎn)的位置，貝Ui中檢測(cè) 到m-l個(gè)行走周期，分別為[ti+l，ti+1]， i = 1，2， ... ，m-l。 對(duì)于上述步態(tài)加速度序列i，各個(gè)檢測(cè)到的行走周期中的信號(hào)被通過線性插值的 方法歸一化到相同的時(shí)序長度L，使得ti+1-ti = L， i = 1，2， . . . ， m。
(3)步態(tài)加速度信號(hào)序列中關(guān)鍵點(diǎn)的提取與描述 為歸一化后的步態(tài)加速度序列中的各個(gè)通道構(gòu)造高斯差分尺度空間，將該空間中 的局部極值點(diǎn)作為信號(hào)關(guān)鍵點(diǎn)提取出來，計(jì)算其在行走周期中的相對(duì)位置，并構(gòu)造關(guān)鍵點(diǎn) 的描述符； 步驟(3)中的高斯差分尺度空間由下述方法生成
& (t) = x (t) * (g (t， a i+1 o 。) -g (t， a 1 o 。) ) ， (2) 其中，x是一個(gè)步態(tài)加速度序列通道，g(t， o )是標(biāo)準(zhǔn)差為o的高斯濾波函數(shù)，o 。 是基礎(chǔ)尺度常數(shù)，a是等比系數(shù)，i為整數(shù)；x的高斯差分尺度空間為D(t， i) =di(t)， & 被稱為D的第i個(gè)尺度。由于高斯函數(shù)g(t， o )滿足如下微分方程" 丄2 " ~, ,、 ， (3) 從而，得到 d(t， o) = (g(t， a o)-g(t， o))*x(t) (4)
" (a-1) o 2 Atg(t， o )*x(t)， 其中，Atg(t，。)是高斯-拉普拉斯函數(shù)。這說明，D的各個(gè)尺度可以被近似地表 示為具有相同標(biāo)準(zhǔn)差、以02歸一化的高斯-拉普拉斯濾波形式。由于具有不同標(biāo)準(zhǔn)差的 高斯_拉普拉斯濾波函數(shù)之間是可比的，所以D的相鄰尺度之間也近似具有可比性。從而， 在D上尋找極值點(diǎn)是可行的。如果D(s， j)同時(shí)大于(或小于)它的八個(gè)鄰近點(diǎn)(D(s+ei， j+e2)，ei，e2 G {-1，0，1}且一+e樣0)，貝U (s， j)是D的局部極值點(diǎn)，即s是x上的一個(gè)關(guān) 鍵點(diǎn)。x上所有關(guān)鍵點(diǎn)的集合被表示為S(x)。由于無限高斯差分尺度空間在計(jì)算上是不可 行的，所以關(guān)鍵點(diǎn)只在有限個(gè)尺度上被選取。 若關(guān)鍵點(diǎn)s處于行走周期[ta， tb]中，那么它在行走周期中的相對(duì)位置為 rloc(s) = s_ta， (5) 即S相對(duì)于其所在行走周期起始點(diǎn)的時(shí)域位置。 關(guān)鍵點(diǎn)描述符為其所在步態(tài)加速度序列通道上的時(shí)域位置臨近的信號(hào)值，其解析 表達(dá)式為
5
(s) = (x(s-h) ， ， x(s) ， ， (s+h)) ， (6) 其中，s是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，x是s所在的通道，x(t)是x在點(diǎn)t處的信號(hào)值，h是描述
符的半邊大小。
(4)關(guān)鍵點(diǎn)分類 對(duì)樣本集中的所有步態(tài)加速度序列與待識(shí)別步態(tài)加速度序列實(shí)施步驟(2)與步 驟(3)兩步的計(jì)算，再以樣本集中的步態(tài)加速度序列的關(guān)鍵點(diǎn)為訓(xùn)練集，利用最鄰近分類 器將待識(shí)別步態(tài)加速度序列的所有關(guān)鍵點(diǎn)分類，并分別賦予分類標(biāo)簽； 步驟(4)中待識(shí)別步態(tài)加速度序列為5 ;所述樣本集是指通過步驟(1)的操作采
集大量用戶的步態(tài)加速度序列而形成的數(shù)據(jù)庫，表示為6 = {(^,，其中^是樣本步態(tài)
加速度序列，li是它的身份標(biāo)簽，n是樣本步態(tài)加速度序列的個(gè)數(shù)。同時(shí)，S的第j個(gè)通道 被表示為aj，S,的第j個(gè)通道被表示為bi,j。對(duì)于一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)s G S(aj)，最鄰近分類器以
^"-LJ二S(6',y)為訓(xùn)練集，其中每一個(gè)來自bi,j的關(guān)鍵點(diǎn)都具有分類標(biāo)簽li。 該最近鄰分類器采用的關(guān)鍵點(diǎn)距離度量定義如下
dist(s s ) = {|0(&) —0(A)|，如果lrloc(A)-rloc(s2)|<5 (" 其中，Sl， s2是兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)， ( )與rloc( )分別是步驟(3)中定義的關(guān)鍵點(diǎn) 描述符與關(guān)鍵點(diǎn)在步伐周期中的相對(duì)位置，S是限制步伐周期中的相對(duì)距離的閾值。時(shí)域 限制S使得只有在行走周期中相對(duì)位置接近待分類點(diǎn)s的關(guān)鍵點(diǎn)在分類過程中發(fā)揮作用。 做出這種限制的依據(jù)是，相似的關(guān)鍵點(diǎn)通常出現(xiàn)在行走周期中相對(duì)位置接近的區(qū)域。這樣 既可以抑制噪聲，又可以減少計(jì)算量。如果在有限距離內(nèi)s沒有近鄰點(diǎn)，那么s就被忽略。
(5)身份識(shí)別 統(tǒng)計(jì)待識(shí)別步態(tài)加速度序列的所有關(guān)鍵點(diǎn)的分類標(biāo)簽，并賦予待識(shí)別步態(tài)加速度 序列與出現(xiàn)次數(shù)最多的分類標(biāo)簽一致的身份。 步驟(5)中對(duì)待識(shí)別步態(tài)加速度序列5所有關(guān)鍵點(diǎn)的分類標(biāo)簽進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將得
到統(tǒng)計(jì)直方圖(Vl， V2，...，、)，其中Vi是li的出現(xiàn)次數(shù)。3具有身份li的概率被定義為
v,/2];".。從而a的身份就被預(yù)測(cè)為1k，其中t-^，^，力。 本發(fā)明方法可以有效地利用人體步態(tài)加速度信號(hào)中的關(guān)鍵信息，對(duì)穿戴加速度計(jì) 的行走者身份進(jìn)行識(shí)別。


圖1是本發(fā)明方法中用戶身體上五個(gè)Wii Remotes的攜帶位置示意圖。
圖2是本發(fā)明的Wii Remote的攜帶朝向與加速度傳感器坐標(biāo)系示意圖。
圖3是本發(fā)明方法中的步伐周期中固有關(guān)鍵點(diǎn)的搜索過程示意圖。
圖4是本發(fā)明方法中的關(guān)鍵點(diǎn)提取過程示意圖。 圖5是本發(fā)明的步態(tài)身份識(shí)別方法與相關(guān)度法、曼哈頓距離法、動(dòng)態(tài)時(shí)間變形法 的積累匹配度比較圖。
具體實(shí)施例方式(l)利用Nintend(^Wii Remote獲取人體步態(tài)加速度序列 Nintendo Wi i Remote中配有Analog Devices ADXL330輕質(zhì)三軸加速度傳感 器。如圖l所示，我們將五個(gè)Wii Remotes分別配置在用戶的右腕、左上臂、腰部右側(cè)、左大 腿和右踝處，作為可穿戴加速度傳感器；如圖2所示，所有的Wii Remotes都按照頂端朝向 人體上方，正面緊貼人體的朝向被固定在用戶的身上。這五個(gè)攜帶部位既可以被全部使用， 也可以被部分地選取；由于人體行走具有對(duì)稱性，所以攜帶部位也可以被左右互換。用戶不 同身體部位的步態(tài)加速度被同步地以100Hz的頻率均勻采集，并通過藍(lán)牙實(shí)時(shí)傳輸至計(jì)算 機(jī)。 由Wii Remote獲取的相對(duì)于自身的加速度具有3維向量的形式安=(^，^，^),
其中x，y，z三個(gè)坐標(biāo)軸的朝向如圖2所示。不同時(shí)刻的加速度大小||2||2 (g卩i的二階范數(shù))
被記錄為時(shí)序信號(hào)序列。假設(shè)五個(gè)攜帶位置中的c( = 1，2，3，4，5)個(gè)被使用，我們會(huì)得到 c個(gè)加速度大小的時(shí)序信號(hào)序列。將這些序列合并在一起就可以得到具有如下形式的步態(tài) 加速度序列 i(0 = (A(0，A(,)"."A(0)， (1) 其中，t G [l，T]是離散時(shí)間刻度，T是5持續(xù)的時(shí)域長度；Xi是5的第i個(gè)通道，即 第i個(gè)加速度傳感器獲得的加速度大小的時(shí)序信號(hào)序列。
(2)行走周期的分割與長度歸一化 對(duì)于一個(gè)步態(tài)加速度序列i，選擇它的一個(gè)通道x，并尋找x在每個(gè)行走周期中的 固有顯著谷點(diǎn)。以踝部通道為例，我們先確定一個(gè)閾值，利用該閾值將x中的信號(hào)從縱向分 割開來，再在處于閾值下方的各個(gè)存在連續(xù)信號(hào)的小區(qū)間中尋找最小值，進(jìn)而確定出踝部 通道中各行走周期的固有顯著谷點(diǎn)。具體地，上述閾值由x的最小值與平均值共同確定為"=義.島卡,(0+(1 _外r^咒x (,) ， (2) 其中，T是5持續(xù)的時(shí)域長度；A G
是自適應(yīng)比例常數(shù)，其值取0.45較為合 適。如圖3所示，以閾值13對(duì)x中的信號(hào)從縱向分割，在閾值下方會(huì)出現(xiàn)存在信號(hào)的連續(xù) 的時(shí)域區(qū)間。去除其中可能是噪音的過小的區(qū)間(比如，長度小于3個(gè)采樣點(diǎn)的區(qū)間)后， 假設(shè)共剩下了 m個(gè)區(qū)間為Ul， u2， . . . ， um。確定這些區(qū)間中信號(hào)的最小值々=i^ix")， / = l,2，...,m. (3) tpty... ，tm就是搜索到的m個(gè)顯著谷點(diǎn)。從而i中檢測(cè)到m-l個(gè)行走周期，分別 為[ti+l， ti+1]， i = 1，2，... ，m-l。 對(duì)于上述步態(tài)加速度序列i，各個(gè)檢測(cè)到的行走周期中的信號(hào)被通過線性插值的 方法歸一化到相同的時(shí)序長度L，使得ti+1-ti = L， i = 1，2， . . . ， m。我們將L取為100。
(3)步態(tài)加速度信號(hào)序列中關(guān)鍵點(diǎn)的提取與描述
A)關(guān)鍵點(diǎn)的提取 我們?cè)诓綉B(tài)加速度序列的各個(gè)通道上提取關(guān)鍵點(diǎn)。假設(shè)x是一個(gè)步態(tài)加速度序列
7通道，g(t， o)是標(biāo)準(zhǔn)差為o的高斯濾波函數(shù)，則x的o
y(t， o ) = x(t)*g(t， o ). (4)
選取一系列成等比關(guān)系的尺度{^0。}，其中i ( 等比系數(shù)，我們得到一系列相應(yīng)的高斯濾波序列
尺度高斯濾波序列為
□ ， 0。是基礎(chǔ)尺度常數(shù)，a是



逸
x(t)*g(t， a10). (5)
鄰尺度的高斯濾波序列相減，相應(yīng)地得到一系列高斯差分濾波序列
di(t) = yi+1a)-yia)
=X(t)*(g(t， ai+10o)-g(t， "。))， (6)
將上式定義的高斯差分濾波序列組織起來，可以得到一個(gè)x的高斯差分尺度空間 為D(t，i) 二di(t)，其中di被稱為D的第i個(gè)尺度。x上一點(diǎn)s是關(guān)鍵點(diǎn)的充分必要條件 是，存在整數(shù)j使得(s， j)是D的局部極值點(diǎn)，即D(s， j)同時(shí)大于(或小于)它的八個(gè) 鄰近點(diǎn)(D(s+ei， j+e2) ， ei， e2 G {-1，0， 1}且一 +e22 *0 ) 。 x上所有關(guān)鍵點(diǎn)的集合被表示為 S(x)。由于無限高斯差分尺度空間在計(jì)算上是不可行的，所以關(guān)鍵點(diǎn)只在有限個(gè)尺度上被 選取。我們?cè)趏。= 1， a 二2的參數(shù)條件下，選取第dp d2， d3三個(gè)尺度構(gòu)建D，從而極值 點(diǎn)的尋找只需在第二個(gè)尺度完成。圖4例證了這樣的關(guān)鍵點(diǎn)選取過程。
B)關(guān)鍵點(diǎn)的描述 我們定義關(guān)鍵點(diǎn)的兩個(gè)重要屬性關(guān)鍵點(diǎn)在行走周期中的相對(duì)位置與關(guān)鍵點(diǎn)的描 述符。 關(guān)鍵點(diǎn)在行走周期中的相對(duì)位置是其相對(duì)于其所在行走周期起始點(diǎn)的時(shí)域位置。 對(duì)于一個(gè)處于行走周期[ta， tb]中的關(guān)鍵點(diǎn)s，它在行走周期中的相對(duì)位置可以表示為
rloc(s) = s_ta. (7) 關(guān)鍵點(diǎn)的描述符為其所在步態(tài)加速度序列通道上的時(shí)域位置臨近的信號(hào)值。對(duì)于
一個(gè)處于步態(tài)加速度通道x上的關(guān)鍵點(diǎn)s，其描述符的解析表達(dá)式為 (s) = (x (s-h)， ， (s)， ， (s+h))， (8) 其中，x(t)是x在點(diǎn)t處的信號(hào)值；h是描述符的半邊長度(描述符的長度為
2h+l)，我們將其取為10。
(4)關(guān)鍵點(diǎn)分類 給定樣本集6 = {(^,/,)}二 ，其中&是樣本步態(tài)加速度序列，li是它的身份標(biāo)簽，n
是樣本步態(tài)加速度序列的個(gè)數(shù)，我們用bi,j表示6,.的第j個(gè)通道；同時(shí)，假設(shè)5是一個(gè)待識(shí)別 步態(tài)加速度序列，aj是3的第j個(gè)通道。對(duì)于一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)s G S(aj)，我們使用一個(gè)最鄰近分
類器來預(yù)測(cè)其分類標(biāo)簽。該分類器以丁 = 1^=13(6^)為訓(xùn)練集，其中每一個(gè)來自bi,j的關(guān)鍵 點(diǎn)都具有分類標(biāo)簽li。 該最近鄰分類器采用如下關(guān)鍵點(diǎn)距離度量
0(a)-0(a)1,如果卜loc")-rlocCs2)1〈5
L+oo, 其他
其中，Sl， s2是兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)； ( )是由公式(8)定義的關(guān)鍵點(diǎn)描述符；rloc( )
是由公式(8)定義的關(guān)鍵點(diǎn)在步伐周期中的相對(duì)位置；S是限制步伐周期中的相對(duì)距離的 <formula>formula see original document page 8</formula>dist (a , ^ )='
(9閾值，被設(shè)置為15。時(shí)域限制S使得只有在行走周期中相對(duì)位置接近待分類點(diǎn)s的關(guān)鍵 點(diǎn)在分類過程中發(fā)揮作用。在計(jì)算過程中可以直接將與s距離為無窮大的點(diǎn)從訓(xùn)練集中剔 除。如果在有限距離內(nèi)s沒有近鄰點(diǎn)，那么s就被忽略。
(5)身份識(shí)別 對(duì)待識(shí)別步態(tài)加速度序列S中所有關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行分類之后，我們得到分類結(jié)果集
e= G，/):ss^)S(^),/是s的分類標(biāo)簽h (10)
. 乂=1 J 統(tǒng)計(jì)？e中的分類結(jié)果，得到統(tǒng)計(jì)直方圖(Vl， v2， . . . ， vn)，其中
v,. = e冗/ = /,}| 。g具有身份li的概率為v,./2:vy ,從而我們將5的身份預(yù)測(cè)為概率 最大的lk，其中A-虹^m狀"。
k 產(chǎn)l，2,…，w (6)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 我們?cè)谝粋€(gè)包含30個(gè)實(shí)驗(yàn)參與者步態(tài)加速度序列的數(shù)據(jù)集上評(píng)估了方法的性 能。這一數(shù)據(jù)集分為兩個(gè)子集，每個(gè)子集都包含每個(gè)實(shí)驗(yàn)參與者的6個(gè)步態(tài)加速度序列，這 兩個(gè)子集則是于不同時(shí)間采集獲得的。這樣整個(gè)數(shù)據(jù)集共包含320(6X2X30)個(gè)步態(tài)加速 度序列。我們以數(shù)據(jù)集的一個(gè)子集作為訓(xùn)練集，以另外一個(gè)子集為測(cè)試集，即雙折測(cè)試。表 l列出了在Wii Remotes被攜帶在不同位置時(shí)的識(shí)別率。在手腕、上臂、腰部、大腿、腳踝等 5個(gè)位置聯(lián)合使用時(shí)，本發(fā)明所公開的方法可以達(dá)到96. 7%的高識(shí)別率。
表1步態(tài)加速度序列不同通道的身份識(shí)別效果
通道識(shí)別率
手腕66.8%
上臂74.5%
腰部70.1%
大腿67.5%
腳踝72.9%
全部5個(gè)通道96.7% 在圖5中，我們比較了本發(fā)明的步態(tài)身份識(shí)別方法與現(xiàn)有的相關(guān)度法、曼哈頓距 離法、動(dòng)態(tài)時(shí)間變形法的積累匹配度?，F(xiàn)有方法都單一使用腰部作為加速度傳感器的穿戴 位置。本發(fā)明所公開的方法在同等情況下得到了更好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在將加速度傳感器配置 于下身(腰部、大腿、腳踝)和配置于全部五個(gè)備選位置的情況下，本發(fā)明所公開的方法都 表現(xiàn)了更優(yōu)越的識(shí)別性能。
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權(quán)利要求
一種基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法，步驟如下(1)人體步態(tài)加速度序列的獲??；通過若干加速度傳感器獲取用戶在自然行走狀態(tài)下身體若干部位的加速度運(yùn)動(dòng)信息，每個(gè)加速度傳感器所獲取的相對(duì)于自身的加速度大小被記錄為一個(gè)單通道時(shí)序信號(hào)序列，所有加速度傳感器獲取的單通道時(shí)序信號(hào)序列構(gòu)成了步態(tài)加速度序列；(2)行走周期的分割與長度歸一化；將步驟(1)中獲得的步態(tài)加速度序列中的行走周期分割出來，把每一個(gè)檢測(cè)到的行走周期內(nèi)的信號(hào)歸一化到相同的時(shí)序長度，得到歸一化后的步態(tài)加速度序列；(3)步態(tài)加速度信號(hào)序列中關(guān)鍵點(diǎn)的提取與描述；為歸一化后的步態(tài)加速度序列中的各個(gè)通道構(gòu)造高斯差分尺度空間，將該空間中的局部極值點(diǎn)作為信號(hào)關(guān)鍵點(diǎn)提取出來，計(jì)算其在行走周期中的相對(duì)位置，并構(gòu)造關(guān)鍵點(diǎn)的描述符；(4)關(guān)鍵點(diǎn)分類；對(duì)樣本集中的所有步態(tài)加速度序列與待識(shí)別步態(tài)加速度序列實(shí)施步驟(2)與步驟(3)兩步的計(jì)算，再以樣本集中的步態(tài)加速度序列的關(guān)鍵點(diǎn)為訓(xùn)練集，利用最鄰近分類器將待識(shí)別步態(tài)加速度序列的所有關(guān)鍵點(diǎn)分類，并分別賦予分類標(biāo)簽；(5)身份識(shí)別；統(tǒng)計(jì)待識(shí)別步態(tài)加速度序列的所有關(guān)鍵點(diǎn)的分類標(biāo)簽，并賦予待識(shí)別步態(tài)加速度序列與出現(xiàn)次數(shù)最多的分類標(biāo)簽一致的身份。
2. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法，其特征是步驟(1)中所采用的加速度傳感器可以有任意數(shù)目的傳感方向，加速度的大小為加速度的二階范數(shù)取值。
3. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法，其特征是步驟(2)中的行走周期分割方法是，檢測(cè)每個(gè)行走周期中步態(tài)加速度信號(hào)具有的固有顯著谷點(diǎn)，并將其為行走周期的分割點(diǎn)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法，其特征是步驟(2)中的行走周期歸一化采用線性插值的方法。
5. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法，其特征是步驟(3)中的高斯差分尺度空間由下述方法生成<formula>formula see original document page 2</formula>(1)其中，x是一個(gè)步態(tài)加速度序列通道，g(t， o)是標(biāo)準(zhǔn)差為o的高斯濾波函數(shù)，0。是基礎(chǔ)尺度常數(shù)，a是等比系數(shù)，i為取值整數(shù)的索引號(hào)；x的高斯差分尺度空間為D(t，i)=A (t)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法，其特征是步驟(3)中關(guān)鍵點(diǎn)在行走周期中的相對(duì)位置，指其相對(duì)于其所在行走周期起始點(diǎn)的時(shí)域位置。
7. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法，其特征是步驟(3)中關(guān)鍵點(diǎn)描述符具有向量形式；該向量由關(guān)鍵點(diǎn)所在步態(tài)加速度序列通道上的時(shí)域位置臨近的信號(hào)值組成，其解析表達(dá)式為<formula>formula see original document page 2</formula> (2)其中，s是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，x是s所在的通道，x(t)是X在點(diǎn)t處的信號(hào)值，h是描述符的半邊大小。
8. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法，其特征是步驟(4)中的最鄰近分類器在對(duì)處于待識(shí)別步態(tài)加速度序列第i個(gè)通道上的關(guān)鍵點(diǎn)s分類時(shí)，以樣本集中所有步態(tài)加速度序列的第i個(gè)通道上的全部關(guān)鍵點(diǎn)為訓(xùn)練集。
9. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法，其特征是步驟(4)中的最近鄰分類器采用的關(guān)鍵點(diǎn)距離度量定義如下<formula>formula see original document page 3</formula>其中，Sl， 82是兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)， ( )與rloc(O分別是步驟(3)中定義的關(guān)鍵點(diǎn)描述符與關(guān)鍵點(diǎn)在步伐周期中的相對(duì)位置，S是限制步伐周期中的相對(duì)距離的閾值。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于加速度傳感器的步態(tài)身份識(shí)別方法，步驟如下(1)人體步態(tài)加速度序列的獲取；(2)行走周期的分割與長度歸一化；(3)步態(tài)加速度信號(hào)序列中關(guān)鍵點(diǎn)的提取與描述；(4)關(guān)鍵點(diǎn)分類；(5)身份識(shí)別。本發(fā)明方法可以有效地利用人體步態(tài)加速度信號(hào)中的關(guān)鍵信息，對(duì)穿戴加速度計(jì)的行走者身份進(jìn)行識(shí)別。
文檔編號(hào)A61B5/11GK101695445SQ20091015324
公開日2010年4月21日 申請(qǐng)日期2009年10月29日 優(yōu)先權(quán)日2009年10月29日
發(fā)明者吳朝暉, 張宇霆, 潘綱 申請(qǐng)人:浙江大學(xué);