作者:梁西银,何书芹,颜昌林,马玲,倪波波 单位:兰州大学 出版:《兰州大学学报(自然科学版)》2018年第06期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFLDZK2018060190 DOC编号:DOCLDZK2018060199 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于MEMS加速度传感器的步态识别》PDF+DOC2017年第03期 涂斌斌,谷丽华,揣荣岩,许会 《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 《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 《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 《改进的惯性运动传感器步态识别》PDF+DOC 徐狄涛,姜斌,包建荣,刘超,朱芳,何剑海 《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 《基于卷积神经网络与注意力模型的人体步态识别》PDF+DOC2019年第07期 汪涛,汪泓章,夏懿,张德祥 《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 《基于动态时间规整的手势加速度信号识别》PDF+DOC2012年第01期 荆雷,马文君,常丹华 《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
  • 为解决现有步态识别准确率低的问题,通过研究人体走路左右步态不对称的特点,提出了基于左右步态特征提取的精确步态识别方法.与以往步态识别方法采用摄像头、地板传感器以及高采样率的传感器相比,通过智能手机中的加速度传感器采集数据.在低采样率状态,采集50名志愿者的正常行走加速度数据,使用小波变换方法提取加速度的特征点,对所有志愿者进行左右步态特征的相似性和差异性测试,证明了将左右步态区别提取的可行性.采用动态时间规整算法特征序列进行匹配.仿真结果表明基于左右步态特征的提取方法较好地提高了身份识别的准确率,平均错误率15.2%,为步态识别提供了一个新的思路。

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