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公开(公告)号：CN110353694A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910651421.3
申请日：2019-07-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于特征选取的运动识别方法，它属于运动识别技术领域。本发明解决了现有运动识别方法存在的运动识别的准确率低、以及运动识别的效率低的问题。本发明为了避免部分特征之间的区分效用互有重叠，构建了一套科学的特征评价指标，选择出了最佳的特征组合方案，结合极端梯度提升树算法能够达到97.99％的运动识别准确率，相比较于现有方法，本发明的精简方案下，特征种类减少了8类、特征提取时间减少了2.62％、特征维度减少20.78％，有效提升了运动识别的效率。本发明可以应用于运动识别技术领域。
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公开(公告)号：CN110361000A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910652069.5
申请日：2019-07-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/12
Abstract: 一种适用于运动分析的动作事件窗截取方法，它属于运动分析技术领域。本发明解决了现有研究方法存在的对动作事件窗截取的准确性差的问题。本发明以Teager算子为基础，外加高斯平滑滤波的能量函数，进一步推导了动作阈值参数的建模过程，确定了以能量峰值为调节依据的自适应阈值确定方案，并采用基于阈值的能量函数分割算法检测动作的起点和终点，实现了自适应的动作信号段截取方案，与现有方法相比，能够将各类有效动作事件窗截取的准确率提高15％以上。本发明可以应用于运动分析技术领域。
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公开(公告)号：CN110361000B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910652069.5
申请日：2019-07-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/12
Abstract: 一种适用于运动分析的动作事件窗截取方法，它属于运动分析技术领域。本发明解决了现有研究方法存在的对动作事件窗截取的准确性差的问题。本发明以Teager算子为基础，外加高斯平滑滤波的能量函数，进一步推导了动作阈值参数的建模过程，确定了以能量峰值为调节依据的自适应阈值确定方案，并采用基于阈值的能量函数分割算法检测动作的起点和终点，实现了自适应的动作信号段截取方案，与现有方法相比，能够将各类有效动作事件窗截取的准确率提高15％以上。本发明可以应用于运动分析技术领域。
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公开(公告)号：CN110353694B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910651421.3
申请日：2019-07-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于特征选取的运动识别方法，它属于运动识别技术领域。本发明解决了现有运动识别方法存在的运动识别的准确率低、以及运动识别的效率低的问题。本发明为了避免部分特征之间的区分效用互有重叠，构建了一套科学的特征评价指标，选择出了最佳的特征组合方案，结合极端梯度提升树算法能够达到97.99％的运动识别准确率，相比较于现有方法，本发明的精简方案下，特征种类减少了8类、特征提取时间减少了2.62％、特征维度减少20.78％，有效提升了运动识别的效率。本发明可以应用于运动识别技术领域。
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