如何使用多分類(lèi)器融合進(jìn)行步態(tài)識(shí)別方法的資料說(shuō)明
資料介紹
為了提高現(xiàn)有基于智能手機(jī)加速度傳感器步態(tài)身份識(shí)別的性能,提出了一種基于多分類(lèi)器融合( MCF)的識(shí)別方法。首先,針對(duì)現(xiàn)有方法所提取的步態(tài)特征較為單一的問(wèn)題,對(duì)單個(gè)步態(tài)周期提取相對(duì)勻變加速度的速度變化量,以及單位時(shí)間內(nèi)加速度變化量作為兩類(lèi)新特征(共16個(gè));其次,將新特征結(jié)合常用的時(shí)域、頻域特征組成新的特征集,用于訓(xùn)練識(shí)別效果與訓(xùn)練時(shí)間俱佳的多個(gè)分類(lèi)器;最后,采用多尺度投票法(MSV)對(duì)多分類(lèi)器的輸出進(jìn)行融合處理,得到最終的分類(lèi)結(jié)果。為了檢測(cè)該方法的性能,采集了32個(gè)志愿者的步態(tài)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新特征對(duì)于單個(gè)分類(lèi)器的識(shí)別率平均提升5.95個(gè)百分點(diǎn),最終通過(guò)MSV融合算法的識(shí)別率為97. 78%。
人類(lèi)的步態(tài)包含非常獨(dú)特的模式,可用于身份的識(shí)別和驗(yàn)證。傳統(tǒng)的基于可穿戴式傳感器步態(tài)身份識(shí)別都是通過(guò)在人體固定部位捆綁專(zhuān)用傳感器采集步態(tài)數(shù)據(jù)”;近年來(lái),智能手機(jī)的快速普及其及功能的不斷發(fā)展,使在不影響用戶(hù)正常工作、學(xué)習(xí)和生活的情況下,利用智能手機(jī)內(nèi)置的加速度傳感器對(duì)用戶(hù)進(jìn)行步態(tài)身份識(shí)別變?yōu)榭赡?1。。但是由于智能手機(jī)種類(lèi)繁雜、內(nèi)置加速度傳感器性能差異較大等因素,都使得最終采集到的數(shù)據(jù)差異較大,識(shí)別的難度大,從而直接影響識(shí)別的準(zhǔn)確率和可信度。
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