本文選題：MEMS加速度傳感器 + 關鍵點�。� 參考：《中國慣性技術學報》2017年03期

【摘要】：針對最小采集約束條件和經歷長時間跨度下識別率低的問題,提出一種基于MEMS加速度傳感器的步態(tài)識別算法。該算法以右髖部位置采集加速度信號構造多個高斯差分尺度空間,利用局部關鍵點生成稀疏表示的步態(tài)特征位置模板,并采用模板融合來有效轉換稀疏性步態(tài)周期特征,最后利用最近鄰算法和投票機制對步態(tài)特征進行識別。在公開的含175名測試者的步態(tài)加速度數據集上進行測試,實驗結果顯示識別率為98.67%和認證率為99.89%,并進一步研究了測試集和訓練集樣本數目對識別效果的影響,驗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】： 沈陽工業(yè)大學信息科學與工程學院;沈陽大學信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61372019) 中央高�；A科研基金(N150308001)資助項目
【分類號】：TP212.9

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1862354