[发明专利]基于人体行为特征的分布式DTW人体行为识别方法

摘要

本发明公开了基于人体行为特征的分布式DTW人体行为识别方法，基于人体行为特征的分布式DTW人体行为识别方法，包括以下步骤：获取当前帧人体行为特征并将其添加到人体行为特征时间序列中；利用动态时间规整算法DTW对当前观测人体行为特征序列与数据库模板中已学习的特定行为序列进行匹配，计算两者之间基于卡方距离的最佳匹配相似度；对该相似度取逆，经归一化后得到匹配概率；将每个传感器的动作模式匹配概率信息作为一致性信息量与相邻传感器数据交换，经过一致性迭代运算，最终相邻传感器节点的识别结果达成一致。本发明以实现精确的人体特定行为识别。

主权项

1.基于人体行为特征的分布式DTW人体行为识别方法，其特征是，包括以下步骤：获取当前帧人体行为特征并将其添加到人体行为特征时间序列中；利用动态时间规整算法DTW对当前观测人体行为特征序列与数据库模板中已学习的特定行为序列进行匹配，计算两者之间基于卡方距离的最佳匹配相似度；对该相似度取逆，经归一化后得到匹配概率；在计算匹配概率时，为融合周围传感器识别结果，相邻传感器之间互换匹配概率信息；相邻传感器之间互换匹配概率信息的方式具体为：第i个传感器将k时刻动作模式α对应的匹配概率与相邻传感器节点j计算的匹配概率进行数据交换，并依据动作模式之间的转移概率矩阵M，确定动作模式α的概率值将每个传感器的动作模式匹配概率信息作为一致性信息量与相邻传感器数据交换，经过一致性迭代运算，最终相邻传感器节点的识别结果达成一致；若最终的大于一定阈值，则认定当前观测目标行为序列与动作模式α匹配成功。