【摘 要】
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针对步态特征提取与识别性能过度依赖所采集步态加速度信号质量和周期划分的问题,提出一种使用小波去噪和SIFT描述符的步态识别方法.首先,根据小波去噪质量评价指标自适应地
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61372019)资助
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针对步态特征提取与识别性能过度依赖所采集步态加速度信号质量和周期划分的问题,提出一种使用小波去噪和SIFT描述符的步态识别方法.首先,根据小波去噪质量评价指标自适应地选择最优小波基函数进行小波去噪.其次,采用SIFT算法提取关键点,以K-means聚类方法计算关键点描述符集合的聚类中心,经拟合得到步态特征进行识别.实验结果表明,该算法能有效地去除高频噪声,避免周期划分偏差对步态特征准确性的影响,经自采和公开数据集实验,最短响应时间为0.52s,最大识别率为91.7%,证明了该方法在小样本范围达到对步态信号
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