郭際明，王 威，張 帥

(1. 武漢大學(xué)測繪學(xué)院，湖北 武漢 430079； 2. 精密工程與工業(yè)測量國家測繪地理信息局重點實驗室，湖北 武漢 430079)

目前，運(yùn)動模式識別領(lǐng)域主要是基于影像或傳感器兩種方式[1-2]。近幾年來隨著微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)在智能手機(jī)上的應(yīng)用，大大促進(jìn)了基于手機(jī)傳感器的運(yùn)動模式識別的研究。運(yùn)動模式識別除了在健康保障領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景外，在室內(nèi)定位方面也有較廣泛的應(yīng)用[3]。

室外定位可以通過全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)解決，而室內(nèi)環(huán)境沒有可用的GNSS信號，故發(fā)展室內(nèi)定位技術(shù)變得非常重要。行人航跡推算(PDR)(室內(nèi)定位方法)受行人運(yùn)動模式影響很大，室內(nèi)環(huán)境下，不僅要求一個便攜式導(dǎo)航定位設(shè)備成本低功耗低，還需要在人體不同運(yùn)動模式下的定位結(jié)果具有穩(wěn)健性和可用性[4]，因為在不同運(yùn)動模式下需要不同的算法和約束條件。如步行時，要執(zhí)行行人航跡推算算法[5]；坐扶梯或走樓梯時，可以與地圖進(jìn)行匹配[6]；坐廂梯時，平面位置不變，只需改變行人高度[7]等。

模式識別領(lǐng)域常用的分類方法有決策樹[8]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9]、樸素貝葉斯[10]、支持向量機(jī)[11]等。支持向量機(jī)具有高分類精度，對噪聲具有穩(wěn)健性的特點，是目前最好的分類方法之一[4]。Tran等[12]利用支持向量機(jī)對行人運(yùn)動模式識別，但是沒有考慮到上/下廂梯和上/下扶梯模式；張毅等[13]只是對特定人群老人的運(yùn)動模式進(jìn)行識別，沒有普適性；路永樂等[14]用MEMS作為運(yùn)動模式識別的數(shù)據(jù)采集工具，與智能手機(jī)相比不易推廣。本文研究了線性SVM對室內(nèi)常見的幾種行人運(yùn)動模式的識別。圖1為本文要識別的行人運(yùn)動模式：靜止、行走、上/下樓梯、上/下廂梯、上/下扶梯。

圖1 行人運(yùn)動模式

1 線性SVM原理

支持向量機(jī)是一種二元分類模型，基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器[15]。支持向量機(jī)包含有核函數(shù)，本文探討線性核函數(shù)支持向量機(jī)分類，具體原理如下：

假設(shè)有{(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}這樣一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，yi(i=1,2,…,n)等于1或-1，用來表示xi屬于不同類別。xi是由不同特征組成的向量。SVM是要找出一個超平面(hyperplane)f(xi)=w·xi+b，這個超平面可以將數(shù)據(jù)分為兩個部分(如圖2(a)所示)，每部分同屬一類，其實這樣的超平面有很多，要找到一個如圖2(b)所示的最佳超平面。

圖2 二元SVM分類示意圖

(1)

式(1)中的兩個方程組合得到

1-yi·(w·xi+b)≤0

(2)

在盡量避免數(shù)據(jù)點落入間隔的同時，需要忽視一些偏差比較大的數(shù)據(jù)。因此需要考慮損失函數(shù)(loss function),即

(3)

兼顧超平面間隔和損失函數(shù)，需要使下式最小(C是懲罰參數(shù))

(4)

最小化式(4)之后，便可得到w和b值，進(jìn)而利用下式進(jìn)行分類

(5)

2 SVM分類器模型建立過程

分類過程分為兩個步驟：獲取數(shù)據(jù)樣本，分類器訓(xùn)練與測試。

2.1 獲取數(shù)據(jù)樣本

圖3是獲取數(shù)據(jù)樣本過程，分為原始數(shù)據(jù)的輸入、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取3個步驟。

2.1.1 原始數(shù)據(jù)輸入

利用小米4智能手機(jī)采集原始數(shù)據(jù)，手機(jī)包含三軸加速度計、三軸陀螺儀、三軸磁力計和氣壓計等傳感器。本文需要用到加速度計獲取的三軸加速度和氣壓計獲取的氣壓值作為行人運(yùn)動模式分類依據(jù)。

2.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

很多時候，從傳感器獲得的部分原始數(shù)據(jù)對于運(yùn)動模式識別效果不理想[16]，這就需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如x軸方向的加速度在主要運(yùn)動方向為其他軸的情況下對識別效果貢獻(xiàn)不大，但是利用三軸加速度的范數(shù)或把加速度歸算到水平、豎直方向上對識別效果更有意義。數(shù)據(jù)預(yù)處理后的結(jié)果稱為變量。

圖3 獲取數(shù)據(jù)樣本流程

2.1.3 特征提取

表1列舉的是從數(shù)據(jù)預(yù)處理之后的變量提取出來的特征。本文利用統(tǒng)計特征作為運(yùn)動分類依據(jù)。在進(jìn)行分類時，加入13種統(tǒng)計特征。由于大氣壓絕對值受溫度、濕度等影響，其值不能反映局部高度變化，故采用大氣壓梯度作為統(tǒng)計特征。

表1 統(tǒng)計特征

2.2 分類器訓(xùn)練與測試

產(chǎn)生最終樣本后，按照圖4所示流程執(zhí)行分類器訓(xùn)練與測試。首先把樣本分成兩個部分：訓(xùn)練數(shù)據(jù)(80%)和測試數(shù)據(jù)(20%)，選取的13個特征用來訓(xùn)練分類器，分類器的好壞可利用測試數(shù)據(jù)測試。具體解釋如下：

圖4 分類器訓(xùn)練與測試

2.2.1K折交叉檢驗(K-foldcross-validation)

在訓(xùn)練線性SVM時，需要把訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和評估集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練線性SVM模型，評估集用于評估模型的好壞。簡單地把所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)劃分為兩種子集不能充分地利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)，因此在數(shù)據(jù)劃分時用到交叉檢驗方法，它是在SVM訓(xùn)練模型中，防止模型過于復(fù)雜而引起的過擬合所采用的一種方法。在K折交叉檢驗中，把訓(xùn)練數(shù)據(jù)隨機(jī)分為k份，其中k-1份作為訓(xùn)練集，剩下的1份作為評估集，這樣通過k次循環(huán)后，所有的數(shù)據(jù)都曾作為評估集，平均k次結(jié)果。本文采用目前常用的10折交叉檢驗法[17]。

2.2.2 多元分類效果判定指標(biāo)

由于一個二元線性SVM分類器不能實現(xiàn)多元分類，故需要N(N-1)/2個二元線性分類器對N類問題進(jìn)行分類。用測試數(shù)據(jù)檢驗訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到的分類器模型時，常用精度(precision)、召回率(recall)和F1值作為分類好壞的依據(jù)。表2是兩類A和B的模糊矩陣(confusionmatrix)。

表2 A、B的模糊矩陣

表2中，TP：實際為A類的數(shù)量，預(yù)測為A類的數(shù)量；FN：實際為A類的數(shù)量，預(yù)測為B類的數(shù)量；FP：實際為B類的數(shù)量，預(yù)測為A類的數(shù)量；TN：實際為B類的數(shù)量，預(yù)測為B類的數(shù)量。

召回率和F1值定義如下

(6)

3 運(yùn)動模式分類結(jié)果與分析

在試驗中，用于行人運(yùn)動模式分類的數(shù)據(jù)在武漢銀泰創(chuàng)意城購物中心采集，8種運(yùn)動模式下共收集了約100 000個樣本。圖5是在3 s滑動窗口下，利用主元分析(principle component analysis，PCA)[18]在兩個特征上生成的散點分布圖。x軸和y軸分別代表壓縮后的特征，8種灰度點分別代表8種運(yùn)動模式下的樣本分布。由可視化散點圖可知8種運(yùn)動模式幾乎沒有重疊，因此，后續(xù)流程是可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的。

圖5 壓縮后散點圖

圖6所示是3 s數(shù)據(jù)滑動窗口的訓(xùn)練正確率與交叉檢驗正確率曲線圖?？梢钥吹絻蓚€曲線圖隨著訓(xùn)練樣本的增加正確率收斂到約96.5%，不存在欠擬合和過擬合問題，因此3 s的滑動窗口在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上可以得到較好的分類效果。

圖6 學(xué)習(xí)曲線

經(jīng)過訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練的分類器模型用測試數(shù)據(jù)測試，得到表3的8種運(yùn)動模式模糊矩陣。從表3中可看到實際類和預(yù)測類總體上相差并不大，尤其是上/下廂梯的實際類和預(yù)測類幾乎沒有差別，可以得到較好的分類結(jié)果。這是由于廂梯升降很快，氣壓變化較大，與氣壓相關(guān)的特征對分類起到很大作用。但是上/下扶梯與靜止，上/下樓梯與行走之間的實際類與預(yù)測類之間相差比較。這是由于上/下扶梯與靜止和上/下樓梯與行走的加速度波形很相似，主要靠氣壓的相關(guān)特征來區(qū)分，但氣壓變化相比上/下廂梯小得多。如果把人本身的狀態(tài)分為靜止類和運(yùn)動類，靜止、上/下廂梯、上/下扶梯為靜止類，行走、上/下樓梯為運(yùn)動類，那么靜止類與運(yùn)動類僅有42個錯誤的分類樣本(矩形框里)。

表3 8種運(yùn)動狀態(tài)模糊矩陣

圖7所示為訓(xùn)練好的分類器在8種運(yùn)動模式F1值，可以看到8種運(yùn)動模式平均F1值在96.4%，上樓梯的F1值最低也在91%以上。說明所建立的分類器模型可以很好地對運(yùn)動模式進(jìn)行識別。

圖7 8種運(yùn)動狀態(tài)F1值

4 結(jié) 語

本文探討了利用智能手機(jī)傳感器數(shù)據(jù)對行人運(yùn)動模式進(jìn)行識別，采集了8種運(yùn)動模式下的100 000個樣本，采用SVM中常用的10折交叉檢驗方法，對80%樣本進(jìn)行訓(xùn)練得到分類模型，剩下的20%樣本測試分類模型的效果，由此得到：選取13個特征可以在3 s的數(shù)據(jù)滑動窗口、0.5 s數(shù)據(jù)采樣間隔，得到96.4%的識別正確率。這種識別結(jié)果可以在后續(xù)的PDR研究中提升PDR精度和穩(wěn)健性。

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