基于GMM-HMM的便携式传感器人体姿态识别：高精度与低耗时

本文主要探讨了一种基于便携式传感器数据的高精度人体姿态识别算法，GMM-HMM（高斯混合模型-隐马尔可夫模型）方法。在当前的人机交互、游戏开发以及医疗健康监测领域，实时且准确的人体姿态识别技术具有重要的应用价值。作者针对这一挑战性问题，通过采集高频传感器数据来捕捉8种不同的姿态，包括关键的运动模式，这些数据被用来构建一个特征数据集。 在处理过程中，作者将人体姿态划分为四个阶段，这有助于理解数据随时间的变化模式。GMM被用来拟合每个阶段的观测序列，它能有效地处理多模态数据，适应人体姿态的复杂性。同时，HMM作为一种统计建模工具，用于捕捉姿态序列中的隐藏状态转移，结合GMM，形成GMM-HMM模型，实现了对姿态的识别。 本文重点比较了一阶隐马尔可夫模型（1OHMM）和二阶隐马尔可夫模型（2OHMM）在不同窗口值下的性能。结果显示，当窗口值设置为8时，2OHMM表现出最佳的识别效果，其整体召回率达到95.30%，平均准确率也达到95.23%。这个成绩表明，相较于其他研究，本文的方法在识别多样化的姿态类型上更为出色，且在处理效率上具有优势，能快速准确地完成姿态识别任务。 此外，算法的便携性和低耗时特性对于实际应用具有重要意义，使得它能够在各种场合下，如移动设备或者轻便传感器中得到广泛的应用。总结来说，这篇研究提供了一种有效的人体姿态识别解决方案，对于提升相关领域的人机交互体验和技术水平具有积极的推动作用。