作者：王彬,付雄,王俊昌 单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心 出版：《计算机应用与软件》2020年第10期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJYRJ2020100310 DOC编号：DOCJYRJ2020100319 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于手机放置变化的步态识别》PDF+DOC2016年第21期 杨文辉,杨明静 《传感器数值特征在身份识别中的应用》PDF+DOC2015年第03期 兰少峰,刘升 《基于智能手机运动传感器的步态特征身份识别方法》PDF+DOC2019年第06期 孔菁,郭渊博,刘春辉,王一丰 《基于步态加速度的步态分析研究》PDF+DOC2009年第06期 刘蓉,黄璐,李少伟,刘毅 《基于手机加速度传感器的低频计步算法研究》PDF+DOC2017年第03期 张海峰,卫震 《基于协同LSTM神经网络的人体行为识别研究》PDF+DOC2018年第12期 朱连章,陈殿明,郭加树,张红霞 《基于步态特征的移动平台持续认证方案》PDF+DOC2019年第07期 杨力,马卓茹,张程辉,裴庆祺 《基于激光扫描的机器人步态轨迹检测系统》PDF+DOC2019年第11期 孙静,陈伟,张伟,刘霞 《基于多分类器融合的步态识别方法》PDF+DOC2019年第03期 郇战,陈学杰,吕士云,耿宏杨 《加速度传感器MMA7260在步态特征提取中的应用》PDF+DOC2007年第03期 侯向锋,刘蓉,周兆丰

    • 针对目前可穿戴计算领域中运用生物识别技术进行身份识别产生的低效、设备能耗大的问题，提出步频分布的新型步态特征，并利用步频分布特征提出基于相对熵的身份识别算法。利用加速度传感器对步态数据进行采集，建立步频分布的特征模型，利用相对熵判别用户身份。实验结果表明，该算法的识别准确率达到86%以上，有效降低了设备能耗，提高了实际应用价值。

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