경희대학교 산학협력단;UNIVERSITY-INDUSTRY COOPERATION GROUP OF KYUNG HEE UNIVERSITY
发明人:
SONG, JU BIN,송주빈,SONG, JU BINKR
申请号：
KR1020130013965
公开号：
KR1020140100783A
申请日:
2013.02.07
申请国别(地区):
KR
年份:
2014
代理人:
摘要：
Provided are a method and a device for recognizing a motion by collecting motion measurement data from a sensor for measuring a motion of a human body such as an acceleration sensor, a gyro sensor, and the like and statistically analyzing the collected data. The method for recognizing a motion of the device for recognizing a motion comprises a step of receiving motion measurement data from a sensor attached on a recognition target； a step of computing a tilt angle sum (TAS), sum of the variance of accelerations (SVA), and autocorrelation coefficient of tilt angle (ACT) from the motion measurement data； a step of modeling the distribution of data points composed of the TAS, the SVA, and the ACT using a Gaussian mixed model； and a step of non-parametric Bayesian clustering the modeled data points by estimating aposteriori distribution with respect to infinite Gaussian mixed model using collapsed Gibbs sampling.가속도 센서, 자이로 센서 등 인체의 모션을 측정할 수 있는 센서로부터 모션 측정 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 통계적으로 분석하여 모션을 인식하는 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명에 따른 모션 인식 장치의 모션 인식 방법은 모션 측정 데이터를 인식 대상자에 부착된 센서로부터 수신하는 단계, 상기 모션 측정 데이터로부터 경사각 합산값(TAS), 가속도 분산 값의 합산값(SVA) 및 경사각의 자기 상관 계수(ACT)를 연산하는 단계, 상기 TAS, SVA, ACT로 구성되는 데이터 포인트의 분포를 무한 가우시안 혼합 모델을 이용하여 모델링하는 단계 및 상기 모델링된 데이터 포인트를 붕괴 깁스 샘플링(collapsed Gibbs sampling)을 이용하여 무한 가우시안 혼합 모델에 대한 사후 분포를 추정함으로써 비모수적 베이지안 클러스터링하는 단계를 포함한다.
