【摘 要】
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在人体步态识别领域中,传统研究所采用的动态滑动时间窗法,无法有效提高对智能移动设备内部MEMS运动模式混合变化时的识别精度。针对该问题,从时间序列数据挖掘的角度出发,根
【基金项目】
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国家863计划项目(2013AA03A1121,2013AA03A1122);上海市教委重点学科资助项目(J50104)资助
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在人体步态识别领域中,传统研究所采用的动态滑动时间窗法,无法有效提高对智能移动设备内部MEMS运动模式混合变化时的识别精度。针对该问题,从时间序列数据挖掘的角度出发,根据人体跨步特点确立加速度动态波形的序列分割方法;为得到MEMS运动在波形体现出的细节信息,提出波形形态特征的建模方法,将对MEMS运动模式的识别转换成对波形特征的识别;同时研究了波形间形态距离关系,并建立形态距离的差异性评估体系,以提高对人体步态和设备携带方式的识别精度。验证结果表明,提出的方法和参考方法人工神经网络相比,对人体步态及设备携带方式的整体识别精度提高了14.68%,有效证明了该方法在人体步态识别的理论和应用价值。
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