行为识别 matlab,行为识别（时间序列）特征提取代码 绝地灬酷狼 2023-01-16 02:46 126阅读 0赞 写在前面：一直以来，极市得到了许许多多开发者的关注和支持，极市的成长离不开各位开发者的见证，为此我们特开设极市开发者祝愿帖，期待听到您真实的心声和建议~φ (> ω 本文为中科院计算所的博士研究生王晋东整理的行为识别python和matlab提取特征代码，极市曾分享王博另一篇文章：行为识别常用提取特征，可以结合本文一起阅读，希望对做行为识别方面研究的小伙伴有帮助~ 多种传感器可以用于行为识别，如最常用的加速度计、陀螺仪、蓝牙与WiFi等。针对蓝牙与WiFi的特征提取，要根据具体的问题情况来进行。通常来说，加速度和陀螺仪的数据是最常用的。因此，我们就以这两种信号为例，提供针对它们的特征提取代码。 加速度和陀螺仪都是典型的时间序列信号，在行为识别中，通常我们都会提取一些统计信息(又称为时域)和频率信息(又称为频域)。两部分合起来，就可以用于行为识别了。从经验出发，能够识别人体常见的大多数运动行为。 也可以用本代码进行一些时间序列的特征提取，用法是一样的 关于时域和频域具体特征的计算方法请见这篇文章：行为识别常用提取特征 推荐使用 一个简洁明了的时间序列处理(分窗、特征提取、分类)库：Seglearn 用这个库会比用我们下面提供的自己写的方便！ Python版本 Python版本比较通用，也比较好扩展。目前刚放到pypi下，可能 用pip直接安装。该目录下的feature\_extraction文件夹是核心的文件夹。 内核提取方法针对Python2和Python3一样通用。test.py文件是按照Python3格式写的，无伤大雅。 需求： pip install numpy 调用方式(直接拷贝)： 拷贝feature\_extraction文件夹到你的目录(通常是你的特征提取代码目录)下； 在同一层目标下，首先导入引用： from feature\_extraction import feature\_core 然后有两种调用方式： (1) 有窗口：feature\_core.sequence\_feature(a, 5, 4)，表示对a这个数组按照窗口大小为5,步长为4进行特征提取 (2) 无窗口：feature\_core.sequence\_feature(a, 0, 4)，表示直接对a这个数组进行特征提取，它本身就是一个窗口。 返回： 一个2D的numpy.array 调用方式(pip)： pip install tsfeature import tsfeature.feature\_core 扩展： 目前提取了19维特征，可以直接扩展feature\_time.py和feature\_fft.py文件中的函数，加上自己在时域和频域上的特征提取方案。 附本代码中提取到的19维特征： (1)时域：均值，方差，标准差，最大值，最小值，过零点个数，最大值与最小值之差，众数 (2)频域：直流分量，图形的均值、方差、标准差、斜度、峭度，幅度的均值、方差、标准差、斜度、峭度 Matlab版本 Matlab版本的特征提取代码见它目录像下的readme。在Matlab版本R2014a及以上均通用。不过建议还是用python，更好用一些。 结果评价 行为识别是一个分类问题，评价效果的好坏通常不只看精度，还要看准确率、召回率、F1、特异性等。我们提供一个计算所有结果的函数：Evaluate.m。 微信公众号: 极市平台(ID: extrememart ) 每天推送最新CV干货
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