基于MEMS加速度传感器的步态识别

发布时间：2018-05-08 17:36

  本文选题：MEMS加速度传感器 + 关键点　； 参考：《中国惯性技术学报》2017年03期

【摘要】：针对最小采集约束条件和经历长时间跨度下识别率低的问题,提出一种基于MEMS加速度传感器的步态识别算法。该算法以右髋部位置采集加速度信号构造多个高斯差分尺度空间,利用局部关键点生成稀疏表示的步态特征位置模板,并采用模板融合来有效转换稀疏性步态周期特征,最后利用最近邻算法和投票机制对步态特征进行识别。在公开的含175名测试者的步态加速度数据集上进行测试,实验结果显示识别率为98.67%和认证率为99.89%,并进一步研究了测试集和训练集样本数目对识别效果的影响,验证了特征提取的有效性和稳定性。
[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 .

【作者单位】： 沈阳工业大学信息科学与工程学院;沈阳大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61372019) 中央高校基础科研基金(N150308001)资助项目
【分类号】：TP212.9

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1862354