作者：郇战,陈学杰,吕士云,耿宏杨 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2019年第03期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2019030170 DOC编号：DOCJSJY2019030179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为了提高现有基于智能手机加速度传感器步态身份识别的性能，提出了一种基于多分类器融合(MCF)的识别方法。首先，针对现有方法所提取的步态特征较为单一的问题，对单个步态周期提取相对匀变加速度的速度变化量，以及单位时间内加速度变化量作为两类新特征(共16个)；其次，将新特征结合常用的时域、频域特征组成新的特征集，用于训练识别效果与训练时间俱佳的多个分类器；最后，采用多尺度投票法(MSV)对多分类器的输出进行融合处理，得到最终的分类结果。为了检测该方法的性能，采集了32个志愿者的步态数据。实验结果表明，新特征对于单个分类器的识别率平均提升5.95个百分点，最终通过MSV融合算法的识别率为97.78%。

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