作者：关秋菊,罗晓牧,郭雪梅,王国利 单位：中国自动化学会;中国科学院自动化所 出版：《自动化学报》2017年第03期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFMOTO2017030070 DOC编号：DOCMOTO2017030079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 人体动作产生的辐射能量变化(Infrared radiation changes，IRC)信号是动作识别的重要线索，本文提出了一种基于隐马尔科夫模型的人体动作压缩红外分类新方法.针对人体动作的自遮挡问题，建立基于正交视角的压缩红外测量系统，获取人体动作在主投影面和辅助投影面的IRC压缩信号；然后，采用隐马尔科夫模型(Hidden Markov model，HMM)双层特征建模算法进行压缩域动作分类.实验结果表明双层特征建模的平均正确分类率高于主层特征建模，平均正确分类率可达95.71%.该方法为环境辅助生活系统提供了人体动作识别的新途径。

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