基于壓力傳感器及支持向量機(jī)的人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)

王晉

（西安工業(yè)大學(xué)陜西西安710021）

人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)主要是利用計(jì)算機(jī)或者其他的移動(dòng)設(shè)備或者數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和分析，實(shí)現(xiàn)人體目前運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的智能識(shí)別和記錄。人體運(yùn)動(dòng)檢測(cè)在行為分析、運(yùn)動(dòng)員姿態(tài)矯正及醫(yī)療檢測(cè)等多方面具有遼闊的使用前景。但是目前對(duì)于人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別研究過(guò)程中，主要包括以下兩方面的問(wèn)題。第一方面，就是設(shè)備具有較高的要求，并且是被的精度比較低。比如，在設(shè)置傳感器設(shè)備的過(guò)程中，一般只需要考慮并且假設(shè)設(shè)備在某個(gè)方向中不發(fā)生變化[1]。但是在實(shí)際情況中無(wú)法實(shí)現(xiàn)，在測(cè)試人員運(yùn)動(dòng)較為激烈的情況下，設(shè)備在方向中就會(huì)出現(xiàn)變化?；诖?，本文所研究的人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中具有一定的自動(dòng)校正方向的優(yōu)勢(shì)，能夠利用方向傳感器實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)映射變換，以此有效提高預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度。另外，數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過(guò)程中需要的數(shù)據(jù)集比較大，在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的過(guò)程中，傳統(tǒng)模式識(shí)別或者人工網(wǎng)絡(luò)能夠在數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中使用，但是小樣本集傳統(tǒng)方法無(wú)法得到良好的效果。本文所設(shè)計(jì)的人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的建模和分析，不僅能夠保證運(yùn)動(dòng)識(shí)別的精準(zhǔn)性，還能夠避免高負(fù)荷數(shù)據(jù)的收集。支持向量機(jī)能夠利用數(shù)據(jù)理論提高識(shí)別精準(zhǔn)度[2]。

1 人體運(yùn)動(dòng)分析

為了能夠全面分析人體運(yùn)動(dòng)，就要全面掌握運(yùn)動(dòng)生物力學(xué)中的常用參數(shù)，比如加速度、位移、力、慣量等，圖1為人體在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中所需要的加速度。

圖1 人體在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中所需要的加速度

速度增量和需要的時(shí)間比值就是平均加速度，瞬時(shí)加速度為時(shí)間無(wú)限小時(shí)平均加速度極限值。加速度屬于矢量，方向和速度方向、位移方向一樣[3]。

平均角速度指的是在一點(diǎn)時(shí)間中角位移和時(shí)間之間比，瞬時(shí)角速度指的是無(wú)限小時(shí)平均角速度極限值，角速度指的是矢量，方向規(guī)定和角位移一樣，本文所研究的輸出角速度曲線詳見(jiàn)圖2。

圖2 輸出角速度的曲線

圖3為腰部俯仰角的曲線，左右肩關(guān)節(jié)連線中點(diǎn)和左右髖關(guān)節(jié)連線中點(diǎn)的連接線和豎直之間的夾角，這就是軀干夾角。比如人在彎腰時(shí)候，人體軀干和豎直方向夾角。圖3就是向前屈身俯仰角作為負(fù)值，實(shí)際的軀干傾角豎直在圖中對(duì)稱曲線中分布[4]。

圖3 腰部俯仰角的曲線

在人體運(yùn)動(dòng)的時(shí)候，我們對(duì)其進(jìn)行描述時(shí)候主要包括人體軸面及軸向，通過(guò)解剖學(xué)的角度進(jìn)行分析，基于標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)，一般都是進(jìn)行3種互相垂直切軸及切面，詳見(jiàn)圖4。文中所研究的人體運(yùn)動(dòng)分析使用解剖學(xué)軸面，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是額狀面能夠分離人體成為前部分和后部分，矢狀面能夠?qū)⑷梭w分離成為左部分和右部分，水平面能夠?qū)⑷梭w分離成為上部分和下部分[5]。

圖4 人體的軸面示意圖

要想收集人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)并且對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的研究，就要全面掌握人體結(jié)構(gòu)。那么本文就將人生理結(jié)構(gòu)作為剛體，每段剛體直接使用關(guān)節(jié)相互連接，以此使人體能夠抽象成為連接型的系統(tǒng)。本文使用漢納范模型作為人體模型，在人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，手和腳都是局部運(yùn)動(dòng)，但是本文所研究的是人體肢體整體運(yùn)動(dòng)，以此對(duì)手腳運(yùn)動(dòng)影響全部忽略，將人體運(yùn)動(dòng)模型簡(jiǎn)化成為是一個(gè)環(huán)節(jié)，之后根據(jù)不同環(huán)節(jié)和本文所使用的動(dòng)作捕獲系統(tǒng)傳感器之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系重新設(shè)置[6]，詳見(jiàn)圖 5。

圖5 簡(jiǎn)化的漢納范人體模型

2 人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

2.1 人體運(yùn)動(dòng)信息收集裝置的設(shè)計(jì)

2.1.1 信息收集裝置

人體運(yùn)動(dòng)信息收集裝置在無(wú)線局域網(wǎng)結(jié)構(gòu)中是一種信息收集終端。在現(xiàn)代微機(jī)電系統(tǒng)技術(shù)越來(lái)越成熟的過(guò)程中，其體積越來(lái)越小，功耗越來(lái)越低，可靠性也在不斷的提高，這種傳感器也應(yīng)運(yùn)而生，此也成為了人體運(yùn)動(dòng)信息收集裝置。在實(shí)現(xiàn)便攜式人體運(yùn)動(dòng)信息收集裝置的過(guò)程中，首先要對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行確定，之后確定創(chuàng)安器類(lèi)型[7]。

文中所研究的人體運(yùn)動(dòng)信息收集裝置主要包括三軸加速傳感器、數(shù)字陀螺儀、電池和SD卡。傳感器的主要目的就是實(shí)現(xiàn)加速度信息的測(cè)量，陀螺儀的主要目的就是實(shí)現(xiàn)角速度的測(cè)量，單片機(jī)屬于識(shí)別系統(tǒng)的核心，SD卡屬于系統(tǒng)存儲(chǔ)介質(zhì)，電池能夠?yàn)橄到y(tǒng)提供能量[8]。圖6為人體運(yùn)動(dòng)信息收集裝置的結(jié)構(gòu)。

圖6 人體運(yùn)動(dòng)信息收集裝置的結(jié)構(gòu)

2.1.2 器件型號(hào)的選擇

在設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)信息收集裝置的過(guò)程中，器件型號(hào)的選擇尤為重要，其能夠有效決定裝置電路的設(shè)計(jì)質(zhì)量、功耗、體積、性能和成本，在選擇具體器件之后，就表示確定了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和電路設(shè)計(jì)。

文中所使用的三軸加速度傳感器能夠有效檢測(cè)人體的運(yùn)動(dòng)加速度信息，MM4521屬于以微機(jī)電技術(shù)為基礎(chǔ)的低成本電容式加速度傳感器，并且內(nèi)部還設(shè)置了信號(hào)調(diào)理，通過(guò)AD轉(zhuǎn)換之后能夠?qū)Σ煌较蛑屑铀俣冗M(jìn)行計(jì)算，能夠在人體運(yùn)動(dòng)是被裝置中使用。并且其工作電流較低、工作電壓較低、體積較小、靈敏度較高，而且價(jià)格較為便宜[9]。圖7為加速度傳感器的測(cè)量方向。

圖7 加速度傳感器的測(cè)量方向

其中剪頭指的方向就是加速度方向，在傳感器從某方向中存在加速度的時(shí)候，傳感器就表示此方向輸出具有一定的變化，所以在確定傳感器和人體位置的時(shí)候，利用簡(jiǎn)單換算就能夠得到人體在不同方向的加速度。

文中所研究裝置中的數(shù)字陀螺儀能夠?qū)崿F(xiàn)角速度信號(hào)的測(cè)量，傳統(tǒng)三軸陀螺儀能夠測(cè)量多軸角速度數(shù)據(jù)，一般都使用兩個(gè)以上感知器件。為了能夠提高感知有效率，要在三軸陀螺儀中添加感知器件對(duì)正交軸角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，此種創(chuàng)新性的設(shè)計(jì)能夠?qū)y(cè)量過(guò)程中不同軸的信號(hào)干擾進(jìn)行消除，從而有效提高輸出數(shù)據(jù)可靠性就進(jìn)度，并且擴(kuò)大產(chǎn)品使用的范圍[10]。圖8為三軸陀螺儀的測(cè)量。

圖8 三軸陀螺儀的測(cè)量

三軸加速度傳感器輸出屬于模擬電壓信號(hào)，電壓信號(hào)要利用AD轉(zhuǎn)換成為數(shù)字信號(hào)實(shí)現(xiàn)處理。之后實(shí)現(xiàn)主要接口電路的設(shè)計(jì)，在進(jìn)行接口電路設(shè)計(jì)的過(guò)程中要充分考慮噪聲影響，因?yàn)榧铀俣葌鞲衅髟诠ぷ鬟^(guò)程中會(huì)出現(xiàn)噪聲，為了能夠有效提高輸入電壓精準(zhǔn)性，就要在傳感器輸出端添加RC濾波器[11]。圖9為主要接口電路的設(shè)計(jì)圖。

圖9 主要接口電路的設(shè)計(jì)圖

2.2 創(chuàng)建識(shí)別算法平臺(tái)

圖10 為人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的識(shí)別軟件框架，根據(jù)其中的功能模塊實(shí)現(xiàn)識(shí)別算法平臺(tái)的創(chuàng)建。

2.3 信號(hào)的預(yù)處理

圖10 人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的識(shí)別軟件框架

在實(shí)現(xiàn)信號(hào)預(yù)處理的過(guò)程中，可以使用陀螺儀信號(hào)實(shí)現(xiàn)，主要包括兩部分內(nèi)容，首先去除常量漂移；其次，去除隨機(jī)噪聲。為了簡(jiǎn)單方便，可以通過(guò)去均值的方法去除常量漂移，也就是在測(cè)量一段時(shí)間之后使用陀螺儀中的某個(gè)軸輸出并且求均值，此均值數(shù)值為此軸的常量漂移，從測(cè)量的角速度數(shù)據(jù)中將此值進(jìn)行減去，就能夠去除常量漂移。為了便于實(shí)現(xiàn)信號(hào)預(yù)處理，可以使用四種小波基實(shí)現(xiàn)，以去燥效果決定實(shí)際使用過(guò)程中選擇的小波基函數(shù)[15]。表1為不同小波基函數(shù)去燥之后的信號(hào)方差。

表1 不同小波基函數(shù)去燥之后的信號(hào)方差

通過(guò)表1可以看出來(lái)，去燥方差是在去噪尺度提高不斷降低的，并且在分解尺度5的時(shí)候降低[16]。

3 實(shí)驗(yàn)

文中所研究算法將Lib為基礎(chǔ)，其具有較多的功能，能夠?qū)崿F(xiàn)分類(lèi)問(wèn)題的有效解決，使用一對(duì)一組合分類(lèi)的方法創(chuàng)建多類(lèi)分類(lèi)器。圖11為人體識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別模塊的界面。

圖11 人體識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別模塊的界面

文中從創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取二十個(gè)人的動(dòng)作數(shù)據(jù)，以此實(shí)現(xiàn)預(yù)處理和提取特征，最后通過(guò)支持向量機(jī)進(jìn)行識(shí)別，表2為動(dòng)作相應(yīng)的編號(hào)和識(shí)別率。

表2 動(dòng)作相應(yīng)的編號(hào)和識(shí)別率/%

通過(guò)表2可以看出來(lái)，支持向量機(jī)的識(shí)別效果良好，算法的設(shè)計(jì)較為合理，提取特征動(dòng)作良好。

4 結(jié)束語(yǔ)

文中對(duì)人體運(yùn)動(dòng)和動(dòng)作識(shí)別進(jìn)行了全面的研究，并且創(chuàng)建了人體模型，提出滿足自身需求的分析方法，設(shè)計(jì)動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)，之后通過(guò)實(shí)驗(yàn)表示，其能夠?qū)崿F(xiàn)支持向量機(jī)動(dòng)作識(shí)別。