一种基于马氏距离的人体行为数据分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于马氏距离的行为数据分割方法：步骤1、选取大小为h的滑动窗口对传感器数据进行切分，并计算每个窗口数据之间的马氏距离，根据准则将每个窗口划分至一个时段动作集合；步骤2、待步骤1完成后，在时段动作划分的基础上，找出所有基本动作，并采用相似度分析处理被隐藏的基本动作；步骤3、经步骤2确定出所有的基本动作后，根据相邻两个基本动作是否相同来区分过渡动作和扰动过程，最后能确定出所有的基本动作和过渡动作。本发明专利技术一种基于马氏距离的行为数据分割方法，将人的行为动作分为基本动作和过渡动作两种类型，实现了多行为模式过程中基本动作及过渡动作数据的准确分割。

A method for segmentation of human behavior data based on Mahalanobis distance

The invention discloses a method of data segmentation based on Mahalanobis distance: Step 1, select the size of H sliding window segmentation of sensor data, and calculate the Mahalanobis distance between each window of data, according to the criteria of each window into a time action set; step 2, step 1 to be completed, based on the time of action, find out all the basic movements, and the similarity analysis basic action is hidden; step 3, step 2 determines the basic movements of all, according to the two basic movements of adjacent is same to distinguish transitional action and disturbance process, finally can determine all the basic movements and transitional action. The invention is based on Mahalanobis distance behavior data segmentation method, divides human behavior actions into two types: basic action and transitional action, and realizes the accurate segmentation of basic action and transitional action data in multi behavior mode.

【技术实现步骤摘要】
一种基于马氏距离的人体行为数据分割方法
本专利技术属于人体行为识别
，具体涉及一种基于马氏距离的人体行为数据分割方法。
技术介绍
人体行为活动是一个连续的过程，从传感器网络所获取的人体行为数据是一个连续的数据流，按照何种规则将这种连续过程的样本数据合理地划分为一个个数据段来进行行为识别是数据分割所要解决的关键问题。数据分割是把连续的过程划分为若干个小的时间片段，每一个时间片段称为一个窗口，换句话说，数据分割就是将连续时间点上的传感器数据进行离散化的过程。行为识别以窗口作为基本处理单元，窗口内包含的行为数据太少或者太多都会影响最终的识别效果，因此数据分割是行为识别中一个非常重要的环节。在传统的行为识别研究中，滑动窗口是一种最常用的数据分割技术。虽然滑动窗口模型在单个独立动作识别中具有较好的识别效果，但是在多行为模式过程中该方法难以对基本动作和相邻基本动作间过渡动作的边界进行准确分割。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于马氏距离的人体行为数据分割方法，将人的行为动作分为基本动作和过渡动作两种类型，实现了多行为模式过程中基本动作及过渡动作数据的准确分割。本专利技术所采用的技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于马氏距离的行为数据分割方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、选取大小为h的滑动窗口对传感器数据进行切分，并计算每个窗口数据之间的马氏距离，根据准则将每个窗口划分至一个时段动作集合；步骤2、待步骤1完成后，在时段动作划分的基础上，找出所有基本动作，并采用相似度分析处理被隐藏的基本动作；步骤3、经步骤2确定出所有的基本动作后，根据相邻两个基本动作是否相同来区分过渡动作和扰动过程，最后能确定出所有的基本动作和过渡动作。

【技术特征摘要】
1.一种基于马氏距离的行为数据分割方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、选取大小为h的滑动窗口对传感器数据进行切分，并计算每个窗口数据之间的马氏距离，根据准则将每个窗口划分至一个时段动作集合；步骤2、待步骤1完成后，在时段动作划分的基础上，找出所有基本动作，并采用相似度分析处理被隐藏的基本动作；步骤3、经步骤2确定出所有的基本动作后，根据相邻两个基本动作是否相同来区分过渡动作和扰动过程，最后能确定出所有的基本动作和过渡动作。2.根据权利要求1所述的一种基于马氏距离的行为数据分割方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：步骤1.1、采用长度为h的滑动窗口将二维数据矩阵S沿着采样方向切分为k段，即每个窗口内包含h个样本数据；步骤1.2、经步骤1.1后，利用马氏距离计算这些动作片段之间的相似度，组成相似度矩阵；步骤1.3：重复步骤1.2，直至所有动作片段都被划分至一个动作类别u(i),1≤i≤k；步骤1.4、经步骤1.3后，将动作片段所属类别沿着时间轴展开，时间上连续且属于同一个动作类别的动作片段划分到同一个时段动作集合3.根据权利要求1所述的一种基于马氏距离的人体行为数据分割方法，其特征在于，所述步骤2中：在相似度矩阵中，以行为单位选择出最大的相似度，若最大相似度大于阈值α，则将该相似度所在行列的两个动作片段视为同类动作；反之，则将该行的动作片段视为一类新动作。4.根据权利要求1所述的一种基于马氏距离的行为数据分割方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下步骤实施：步骤2.1、在基本动作A和B之间的所有时段动作...

【专利技术属性】
技术研发人员：李军怀，田玲，王怀军，于蕾，王侃，安洋，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61