本文選題：MEMS加速度傳感器 + 關(guān)鍵點(diǎn)　； 參考：《中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：針對(duì)最小采集約束條件和經(jīng)歷長(zhǎng)時(shí)間跨度下識(shí)別率低的問(wèn)題,提出一種基于MEMS加速度傳感器的步態(tài)識(shí)別算法。該算法以右髖部位置采集加速度信號(hào)構(gòu)造多個(gè)高斯差分尺度空間,利用局部關(guān)鍵點(diǎn)生成稀疏表示的步態(tài)特征位置模板,并采用模板融合來(lái)有效轉(zhuǎn)換稀疏性步態(tài)周期特征,最后利用最近鄰算法和投票機(jī)制對(duì)步態(tài)特征進(jìn)行識(shí)別。在公開(kāi)的含175名測(cè)試者的步態(tài)加速度數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示識(shí)別率為98.67%和認(rèn)證率為99.89%,并進(jìn)一步研究了測(cè)試集和訓(xùn)練集樣本數(shù)目對(duì)識(shí)別效果的影響,驗(yàn)證了特征提取的有效性和穩(wěn)定性。
[Abstract]:In this paper , a gait recognition algorithm based on MEMS acceleration sensor is proposed for minimum acquisition constraints and low recognition rate under long time span . The algorithm uses the right hip position to acquire acceleration signal to construct a plurality of Gaussian differential scale spaces , and uses template fusion to identify the gait feature . The results show that the recognition rate is 98.67 % and the authentication rate is 99.89 % . The influence of the number of samples on the recognition effect is further studied . The validity and stability of feature extraction are verified .

【作者單位】： 沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;沈陽(yáng)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61372019) 中央高校基礎(chǔ)科研基金(N150308001)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1862354