[发明专利]运动模式识别方法及装置

权利要求书

1.一种运动模式识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获得用于表征运动模式的原始运动数据，并对所述原始运动数据进行平滑滤波；

基于多个分类器对应的不同的特征提取方式，分别对平滑滤波后的原始运动数据进行特征提取，获得多个运动特征数据；

对所述多个运动特征数据进行识别，获得多个运动模式；

基于预设规则从所述多个运动模式中确定出最终运动模式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于多个分类器对应的不同的特征提取方式，分别对平滑滤波后的原始运动数据进行特征提取，获得多个运动特征数据，包括：

基于softmax回归分类器的特征提取方式，对平滑滤波后的原始数据进行特征提取，获得第一运动特征数据；

基于朴素贝叶斯分类器的特征提取方式，对平滑滤波后的原始数据进行特征提取，获得第二运动特征数据；

基于决策树分类器的特征提取方式，对平滑滤波后的原始数据进行特征提取，获得第三运动特征数据；

对所述多个运动特征数据进行识别，获得多个运动模式，包括：

对所述第一运动特征数据进行识别，获得第一运动模式；

对所述第二运动特征数据进行识别，获得第二运动模式；

对所述第三运动特征数据进行识别，获得第三运动模式；

基于预设规则从所述多个运动模式中确定出最终运动模式，包括：

基于预设规则从所述第一运动模式、所述第二运动模式、所述第三运动模式中确定出最终运动模式。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于预设规则从所述第一运动模式、所述第二运动模式、所述第三运动模式中确定出最终运动模式，包括：

对所述第一运动模式、所述第二运动模式、所述第三运动模式进行投票，选择出投票数最多的运动模式作为所述最终运动模式。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获得用于表征运动模式的原始运动数据，并对所述原始运动数据进行平滑滤波，包括：

通过传感器采集用户的用于表征运动模式的原始运动数据，并对所述原始运动数据进行平滑滤波。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述原始运动数据进行平滑滤波，包括：

采用均值滤波法对所述原始运动数据进行平滑滤波。

6.一种运动模式识别装置，其特征在于，所述装置包括：

数据处理模块，用于获得用于表征运动模式的原始运动数据，并对所述原始运动数据进行平滑滤波；

特征提取模块，用于基于多个分类器对应的不同的特征提取方式，分别对平滑滤波后的原始运动数据进行特征提取，获得多个运动特征数据；

模式识别模块，用于对所述多个运动特征数据进行识别，获得多个运动模式；

模式确定模块，用于基于预设规则从所述多个运动模式中确定出最终运动模式。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述特征提取模块，包括：

第一提取单元，用于基于softmax回归分类器的特征提取方式，对平滑滤波后的原始数据进行特征提取，获得第一运动特征数据；

第二提取单元，用于基于朴素贝叶斯分类器的特征提取方式，对平滑滤波后的原始数据进行特征提取，获得第二运动特征数据；

第三提取单元，用于基于决策树分类器的特征提取方式，对平滑滤波后的原始数据进行特征提取，获得第三运动特征数据；

所述模式识别模块，包括：

第一识别单元，用于对所述第一运动特征数据进行识别，获得第一运动模式；

第二识别单元，用于对所述第二运动特征数据进行识别，获得第二运动模式；

第三识别单元，用于对所述第三运动特征数据进行识别，获得第三运动模式；

所述模式确定模块，具体用于基于预设规则从所述第一运动模式、所述第二运动模式、所述第三运动模式中确定出最终运动模式。