基于EOG的人体行为识别算法及其应用研究

项目名称： 基于EOG的人体行为识别算法及其应用研究

项目编号： No.61401002

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 吕钊

作者单位： 安徽大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 基于多传感器信息融合和感知的人体行为识别（HAR）技术已成为模式识别和物联网等领域的研究热点。现阶段，HAR的主要实现方法还停留在一些通用传感器层面上，而越来越多的研究表明，在不同的视觉行为状态下所引发的眼电信号（EOG）将会呈现出相应的特征模式。因此，EOG可以作为一种新的手段进行HAR研究。本项目以“基于EOG的人体行为识别算法及其应用研究”为课题，开展相关的理论、算法和应用研究，具体内容可概括为三个主要方面，即：1) 针对HAR的EOG信号处理新方法研究，主要包括：EOG采集范式的设计、行为相关EOG成分的获取和典型EOG单元的自动识别和分割等；2) EOG与视觉行为的关系模型建立及其鲁棒性研究；3) 基于EOG的HAR仿真实验平台的构建。通过本项目的研究，我们希望能够进一步丰富和完善EOG信号处理方法，有效拓展其应用范围。

中文关键词： 眼电图；人体行为识别；独立分量分析；共同空间模式；端点检测

英文摘要： Human Activity Recognition (HAR) technologies, which based on multi-sensor information fusion and perception, have become a hot topic in pattern recognition, Internet of Things, etc. However, the main methods of HAR implementation still rely on univer

英文关键词： Electrooculogram；Human Action Recognition；Independent Component Analysis；Common Space Pattern；Endpoint Detection