[发明专利]基于物质相似相溶原理的行为识别方法

摘要

本发明提供的基于物质相似相溶原理的行为识别方法，采集各种人体行为的加速度数据；计算样本中的物质特征值；采集用户的加速度数据，计算实时数据段中的物质特征值；根据实时数据段中各个物质特征值的可靠性为各个物质特征值分配票数；分别计算实时数据段中的物质特征值与样本各个人体行为对应的物质特征值的相对误差，并将物质特征值的票数投给相对误差最小的人体行为；当界限模糊时，通过增量学习。该算法将三维空间中构成系列行为的加速度数据流看做具有不同分子结构的物质流，提取代表不同行为的物质的物理特征，分子物理特征值越接近表明行为越相似，从而根据分子特征的可信度设计投票机制识别人体行为，提高行为识别率，降低方法复杂度。

主权项

一种基于物质相似相溶原理的行为识别方法，其特征在于，包括：样本采集步骤：采集各种人体行为的加速度数据，形成样本；样本分析步骤：获取样本中同一个人体行为的加速度数据，定义人体行为周期内该人体行为的加速度数据的集合为物质分子，计算并保存各个物质分子中的物质特征值；所述物质特征值包括相对分子质量、密度、分子内部作用力、分子稳定性和分子间引力；数据采集步骤：采集用户实时的加速度数据，通过滑动窗口在用户实时的加速度数据中选取多个加速度数据形成实时数据段，计算实时数据段中的物质特征值；所述物质特征值包括相对分子质量、密度、分子内部作用力、分子稳定性和分子间引力；投票步骤：根据实时数据段中各个物质特征值的可靠性为实时数据段中各个物质特征值分配票数；分别计算实时数据段中的物质特征值与样本各个人体行为对应的物质特征值的相对误差，并将实时数据段中各个物质特征值的票数投给与样本中对应物质特征值相对误差最小的人体行为；计算投给各个人体行为的票数，当获得票数最多的人体行为的票数比例处于预设的增量学习区域内时，执行增量学习步骤；否则判定用户处于获得票数最多的人体行为；增量学习步骤：采集该用户各种人体行为的加速度数据，更新所述样本中，执行数据采集步骤。