文 献 综 述
1.1 课题研究背景及意义
近年来人体姿态识别一直是极具挑战性的研究热点之一,人体姿态识别在安全监控，智能家居以及老人的健康监护等诸多领域都引起了广泛的关注，拥有广阔的应用前景[1]。随着科技的不断进步，人们对生活要求的不断提高，如何方便有效的对人体姿态进行检测与识别是具有巨大的研究意义和实用价值的。
随着国内外某些地区或活动的安全要求升级，维护公共场所的秩序，保障公共活动的安全举行，对人群行为动作的监测是十分必要的。现有的安全监控方式主要依赖于对视频监控画面的人工辨识，不仅费时费力，其准确率会随着人的注意力下降而降低[2]。利用高效的人体姿态特征提取算法，长时间地自动监测人群的姿态动作，从中分析出可疑行为并告警，这种基于智能化的监控方法已经成为未来安全监控发展的重要趋势之一[3]。
随着深度学习、大数据等领域的不断突破，智能家居已经由设想逐步成为现实[4]。而人体姿态特征提取的实现，给智能家居领域注入了新的活力。使用者可以通过将自己所要表达的信息通过不同的姿势及运动向智能家居网络传达不同的指令，家居网络接收到指令后通过姿态辨识算法进行识别，以实现智能灯光控制、家电控制等功能，改变了目前基于手机或遥控器等移动设备上开关控制的智能家居系统，实现真正的智能化。其中，作为核心传感器的雷达系统由于无死角、抗干扰等优点，受到了众多学者的广泛关注[5]。
随着世界上老年人人口(60岁以上)数的不断增加，老龄化日益加剧，老年人在日常生活中的安全保健问题成为社会关注焦点之一[6]。在众多危害老年人健康的日常行为当中，摔倒对老人的危害最大，如何有效地对老年人摔倒进行检测和报警是研究的重点。目前，对于跌倒的监测主要依赖于可穿戴设备。这些设备的缺点是它们具有侵入性，容易损坏并且必须被佩戴或携带 [7]。另一种基于视频传感器的方法不可避免地会带来许多场景下的隐私保护问题。而对于雷达监护系统而言，该系统采用非接触式的监护方式，不需要使用者长时间地接触式佩戴，也不存在隐私侵害的问题[8]。
1.2 人体姿态识别的研究现状
1.2.1 国外研究现状
目前国外学者关于人体姿态识别的研究可大致分为两类：一类是基于可穿戴式运动传感器，利用人体动作的速度、加速度及角速度等特征的明显变化实现姿态识别；另外一类是基于非接触式传感器，这一类又按照传感器种类的不同分为基于视频传感器的非接触式姿态识别和基于雷达传感器的非接触式姿态识别。
（1）基于可穿戴式传感器的人体姿态识别
