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公开(公告)号：CN103020636B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201210464927.1
申请日：2012-11-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于三维人体运动能耗仪的上下楼动作识别的方法。主要包括数据预处理、几何特征提取、分类器识别三个部分；首先对由LivePod三维人体运动能量消耗监测仪中的三维加速度传感器SMB380采集到的互相垂直的三组加速度值进行数据预处理；然后对得到的一维光滑的周期信号几何特征提取；最后进行分类器识别，将上楼梯和下楼梯动作分别从行走动作识别出来；将确定极值点的个数乘以每个周期消耗的平均能量即为记录时间内运动消耗的总能量。本发明本提供一种能降低能耗仪的工作能耗，提高了能耗仪的使用性能的基于三维人体运动能耗仪的上下楼动作识别的方法。
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公开(公告)号：CN103226699A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310131912.8
申请日：2013-04-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及的是一种生物特征身份识别领域，特别涉及一种基于分离度差有监督局部保持投影的人脸识别方法。本发明包括以下步骤：从人脸库中读取人脸图像；对人脸图像进行特征提取，形成人脸特征；对人脸区域图像进行特征提取，从而获得特征提取所需变换矩阵和训练人脸图像的特征；针对测试人脸图像进行特征提取，并通过基于欧氏距离的最近邻分类器进行分类识别。本发明避免了人脸识别中的小样本问题，同时也使得有监督局部保持投影方法不再受限于PCA过程保留特征维数。避免了由于小样本导致的类内分离度矩阵奇异的问题和难以选取PCA与SLPP最优匹配维数的问题。
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公开(公告)号：CN103020636A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210464927.1
申请日：2012-11-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于三维人体运动能耗仪的上下楼动作识别的方法。主要包括数据预处理、几何特征提取、分类器识别三个部分；首先对由LivePod三维人体运动能量消耗监测仪中的三维加速度传感器SMB380采集到的互相垂直的三组加速度值进行数据预处理；然后对得到的一维光滑的周期信号几何特征提取；最后进行分类器识别，将上楼梯和下楼梯动作分别从行走动作识别出来；将确定极值点的个数乘以每个周期消耗的平均能量即为记录时间内运动消耗的总能量。本发明本提供一种能降低能耗仪的工作能耗，提高了能耗仪的使用性能的基于三维人体运动能耗仪的上下楼动作识别的方法。
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公开(公告)号：CN103226699B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310131912.8
申请日：2013-04-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及的是一种生物特征身份识别领域，特别涉及一种基于分离度差有监督局部保持投影的人脸识别方法。本发明包括以下步骤：从人脸库中读取人脸图像；对人脸图像进行特征提取，形成人脸特征；对人脸区域图像进行特征提取，从而获得特征提取所需变换矩阵和训练人脸图像的特征；针对测试人脸图像进行特征提取，并通过基于欧氏距离的最近邻分类器进行分类识别。本发明避免了人脸识别中的小样本问题，同时也使得有监督局部保持投影方法不再受限于PCA过程保留特征维数。避免了由于小样本导致的类内分离度矩阵奇异的问题和难以选取PCA与SLPP最优匹配维数的问题。
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