摘要：首先，过重心对人体平衡的影响，建立以16个关节为特征点的人体模型，并对所查数据处理，引用四元数对42个检测点数据进行参数化，保证骨骼旋转的刚性，其次，通过对描述动作的数据集采用K-均值聚类进行降维，并构建距离矩阵，最后，通过相似度量方法对待42个监测点和对监测点进行相似性匹配，对三个步态周期内幅度变化小的监测点按照相似度从小到大排列，以此得出25个平衡特征指标，据此对老年人身体进行评估。
关键词：构建人体模型；四元数；K-means算法
引言
平衡能力下降是老年人普遍存在的问题。平衡能力的下降导致老年人跌倒次数的增加。摔倒可引起老年人许多并发症，影响老年人的身心健康，大大降低生活质量。因此，对老年人的平衡能力进行评价，有助于老年人锻炼、矫正姿势、预防意外跌倒，具有重要的现实意义。
1 对老年人身体进行评估
本文将42个监测点简化成由16个关节组成的人体模型。各关节点采用树形结构组织,根节点(Root)为树形人体骨架的根结点，从Root关节点向人体骨架的各个末端关节逐层延伸形成根结点的各个子树。
1.1构建人体模型
1.1.2对四元数描述
要对三维的42个监测点的运动数据进行降维，本文将应用基于K-means算法的运动特征提取。用K-means算法对四元数描述后的运动进行聚类降维，将相似的运动片段分组，从而提取代表性的关节特征点。K均值聚类算法就是先任意选取K个数据对象作为中心点，接着计算其它，没选择的数据目标和每个聚类中心的距离值，根据计算出来的距离大小值，把没有选择的每个距离目标分配给与它最近的中心点。因此一个聚类就是所选的聚类中心和所分配的数据对象。如果所有的数据对象都有所属的聚类中心，不断循环此过程，将新的聚类数据对象载重新计算，直到满足聚类中心不再变化(误差平方和最小），就终止该过程，
对于某个人体部分P，使用K-means算法对运动片段分组前需衡量聚类效果，因此设置聚类数目的初始值K和给定一个误差参数，若给定的阈值小于误差参数，则需增大K值，并重新调取K-means算法，不断重复该过程直到聚类误差小于该阈值。在实验中，采用聚类误差的最大值取得较好的效果。
3.2.3构建距离矩阵
在运动捕获数据库的特征数据库中，经过一系列的分析后，得到了合理的动作特征数据集，下面要计算相似度在两个运动特征集间，传统方法为计算两个运动特征集间对应的欧氏距离如下式:
其中wi是关节点i所对应的权重值，一般来说,骨架根节点的权重值相对大。要计算两检测点的运动相似的最小代价，也即找两类动作形成的函数的最优路径。
参考文献
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作者简介：张莉（1998.01-），女，河北省唐山市滦南县人，本科，研究方向：工商管理
论文作者:张莉1 邹鑫怡2 王胤3
论文发表刊物:《新材料·新装饰》2018年8月下
论文发表时间:2019/3/13
标签：老年人论文; 算法论文; 唐山市论文; 数据论文; 误差论文; 河北省论文; 人体论文; 《新材料·新装饰》2018年8月下论文;