王忠民+郭強+王文浪

摘 要： 為了提高行為識別中上下樓識別的準確率，提出一種利用重力方向位移變化對上下樓區(qū)分的方法。將手機坐標系的加速度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為大地坐標系的加速度數(shù)據(jù)，再利用大地坐標垂直方向的加速度分量得出垂直方向的位移量，并將位移量作為垂直方向的特征值之一。水平方向的特征值、合成加速度的特征值和垂直方向的特征值作為分類器的輸入。實驗結(jié)果表明，在不計手機放置位置時上下樓的識別率提高了10%以上，因此該方法有效地提高了行為識別的準確率。

關(guān)鍵詞： 行為識別； 坐標轉(zhuǎn)換； 垂直方向位移； 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

中圖分類號： TN911.71?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）14?0010?05

Abstract： In order to improve the recognition accuracy of ascending stair and descending stair activities， a method that uses the displacement of gravitational orientation to recognize ascending stairs and descending stairs is proposed in this paper. The acceleration data acquired from mobile phone is transformed into the acceleration data of azimuth coordination， and the displacement of gravitational orientation is achieved by means of acceleration component in gravitational orientation of azimuth coordination. The displacement is used as one of the gravitational orientation characteristic values. The characteristic values in horizontal direction， resultant acceleration and gravitational orientation are taken as the input of classifier. The experimental results show that the recognition accuracy of ascending stair and descending stair activities improves 10% no matter where mobile phone is put. Therefore， this method can effectively improve the accuracy of activity recognition.

Keywords： activity recognition； coordinate transformation； gravitational orientation displacement； data conversion

0 引 言

近幾年，基于手機的行為識別成為研究熱點，行為識別的應(yīng)用范圍也不斷擴展，在醫(yī)療、交通、軍事等領(lǐng)域行為識別具有巨大的市場前景。研究者主要利用手機上的三軸加速度傳感器和其他輔助類型的傳感器進行數(shù)據(jù)采集，對采集到的數(shù)據(jù)進行特征提取，將這些提取的特征作為分類器的輸入，以此來進行人體行為識別[1?3]。為了提高行為識別的準確率，除了三軸加速度傳感器外，目前使用的還有GPS定位系統(tǒng)、方向傳感器、陀螺儀等。由于單純地使用手機三軸加速度傳感器無法區(qū)分手機的方向變化[4]，為了能夠區(qū)分手機的方向變化，文獻[5]提出利用手機上加速度傳感器和GPS定位系統(tǒng)相結(jié)合的方法，但這種方法無法識別手機在人體上的放置位置。文獻[6]提出一種Kernel Discriminant Analysis方法，這種方法可以減小手機放置位置對行為識別的影響。文獻[7]和文獻[8]提出一種坐標轉(zhuǎn)換的方法，這種方法可以消除手機放置位置和手機方向變化對行為識別的影響，具體為將手機坐標系轉(zhuǎn)換為大地坐標系，然后再進行特征提取和分類。其方法有效提高了行為識別的準確率，但是這種方法對于上下樓的識別率仍然不高。文獻[9]將CNN算法應(yīng)用到行為識別中，其他行為的準確率在90%左右，但上下樓的識別率相對較低。為了解決上下樓識別率低的問題，本文提出一種通過空間垂直方向的位移來識別上下樓的方法，空間垂直方向即重力加速度的方向，其正方向與重力加速度方向相反。理論上，上樓和下樓在空間垂直方向的位移量分別為正值和負值，而站立、步行和跑步的空間垂直方向位移為零或者在零附近波動。

1 大地坐標垂直方向位移計算

1.1 坐標轉(zhuǎn)換

坐標轉(zhuǎn)換是將手機坐標系轉(zhuǎn)換為大地坐標系，通過文獻[7]給出的計算式就可以完成坐標轉(zhuǎn)換。

圖1為手機坐標系的x，y，z軸的方向。

大地直角坐標系的x，y，z軸的方向為：x軸方向水平向東；y軸方向水平向北；z軸方向垂直向上。手機坐標轉(zhuǎn)化為大地坐標的計算公式如下：

如圖2所示，ABCD表示手機的四角，X，Y，Z表示空間直角坐標系（大地坐標系），x，y，z表示手機坐標系。α表示y軸在水平面的投影（XY平面）與Y軸的夾角，其取值范圍是[0，2π]。其中北為0，東為，南為π，西為。

如圖3所示，ABCD表示手機水平放置位置，A1BCD1為手機繞y軸旋轉(zhuǎn)后的位置，∠DCD1為β。β表示x軸和水平面的夾角，其取值范圍是[-π，π]。