Probabilistic lma-based classification of human behaviour understanding using power spectrum technique

Abstract – This paper proposes a new approach for the Power Spectrum (PS)-based feature extraction applied to probabilistic Laban Movement Analysis (LMA), for the sake of human behaviour understanding. A Bayesian network is presented to understand human action and behaviour based on 3D spatial data and using the LMA concept which is a known human movement descriptor. We have two steps for the classification process. The first step is estimating LMA parameters which are built to describe human motion situation by using some low level features. Then by having these parameters, it is possible to classify different human actions and behaviours. Here, a sample of using 3D acceleration data of six body parts to obtain some LMA parameters and understand some performed actions by human is shown. A new approach is applied to extract features from a signal data such as acceleration using the PS technique to achieve some of LMA parameters. A number of actions are defined, then a Bayesian network is used in learning and classification process. The experimental results prove that the proposed method is able to classify actions

Análise do movimento humano : classificação temporal de ações humanas

Este estudo tem como objetivo identificar atividades diárias de diferentes pessoas com recurso a métodos de classificação supervisionados. Neste sentido, começou-se por analisar várias tecnologias associadas à captura e análise do movimento humano, tais como sensores (e.g., inertial measurement unit) e câmaras de filmar (e.g., RGB, infravermelhos e time-of-flight). A revisão da literatura indica claramente que, contrariamente ao uso das câmaras de filmar, a tecnologia wearable tende a ser mais adequada para a análise cinemática de movimentos desportivos. Este tipo de tecnologia permite ainda obter uma estimativa da orientação e produção de movimento dos membros superiores e inferiores com elevado nível de precisão e exatidão, bem como imunidade a ângulos mortos, aumentando deste modo a quantidade e qualidade da informação obtida. Tendo isto presente, este trabalho apresenta uma metodologia para classificar atividades diárias do movimento humano com recurso a um fato sensorial (wearable), Ingeniarius FatoXtract. O desempenho da solução proposta é ainda comparado com a utilização de uma câmara time-of-flight, Microsoft Kinect v2. A metodologia proposta considera a integração probabilística de três classificadores: o Naïve Bayes, as Redes Neuronais Artificiais e as Máquinas de Vetor de Suporte. Com vista a alcançar um desempenho superior na classificação geral do movimento, foram consideradas diversas features no domínio do tempo (e.g., velocidade) e no domínio da frequência (e.g., Transformada Rápida de Fourier), combinado com as tradicionais features geométricas (e.g., posição angular das juntas). Realizou-se a aquisição de dados de cinco atividades comuns do dia-a-dia, realizadas por seis participantes com repetições de 20 ensaios cada, usando o FatoXtract e o Kinect v2. O conjunto de dados foi projetado para ser extremamente desafiador, uma vez que a duração das atividades varia drasticamente e algumas atividades são muito semelhantes (e.g., lavar os dentes e acenar)