作者：杨文辉,杨明静 单位：华北计算机系统工程研究所(中国电子信息产业集团有限公司第六研究所) 出版：《信息技术与网络安全》2016年第21期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWXJY2016210180 DOC编号：DOCWXJY2016210189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于加速度传感器的可扩展手势识别》PDF+DOC2016年第05期 谢仁强,曹俊诚 《基于加速度的人体步态监测方法》PDF+DOC2009年第02期 曹玉珍,刘晓婷,程旸 《基于加速度信息的人体步态识别算法研究》PDF+DOC2016年第05期 崔畅,王伟 《基于步态轨迹曲线特征的人体身份识别》PDF+DOC2018年第03期 郇战,万彩艳,梁久祯,李晨 《基于机器学习的车辆路面类型识别技术研究》PDF+DOC2017年第08期 王世峰,都凯悦,孟颖,王锐 《基于机器学习的手势识别系统及其在移动终端上的应用》PDF+DOC2017年第08期 李养群,周梅 《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 《基于足底压力感知的身份识别系统》PDF+DOC2020年第16期 李汉林,李洁,刘天宇 《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步态识别是根据人的生理特点，提取人行走时的加速度步态模式，以区分不同的个体。大多数研究是将加速器固定在同一个位置、同一个方向上，以减少传感器放置变化对识别的影响。文章比较了不同方法，包括统计学和机器学习的方法，用于减少加速器放置变化的影响。而经过滤波、特征提取等处理，使用机器学习的KStar算法分类效果最佳，准确率可达到99.11%，可消减放置变化的影响。

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