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基于步态的身份识别研究的开题报告
一、研究背景和意义
身份识别一直是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。传统身份识别主要依赖于图像、指纹、虹膜等单一信息的特征提取和匹配。但是，这些信息的获取往往需要用户的配合，且容易被伪造或仿冒。近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，基于人体生物特征的身份识别成为了一个研究热点。其中，基于步态的身份识别因为不需要配合，而且具有较高准确率以及易于实现等优点，因此备受关注。
基于步态的身份识别是一种非接触式的人体生物特征识别技术，它通过对人在行走过程中的步伐、姿态等信息进行提取和分析，实现对人的身份的快速识别。步态的识别可以应用于很多领域，例如：安全门、智能家居、运动健身等领域，这些领域对精准身份识别的需求越来越迫切。
目前，基于步态的身份识别研究已经取得了一定的进展，例如，通过特征提取算法、机器学习算法等方法实现了步态识别，但是识别效果还不够理想，还存在一些问题需要解决，例如，在复杂背景下的鲁棒性问题，跨服装与不同场景下的鲁棒性问题等，需要通过对算法和模型优化、数据集扩充等多种手段解决。
基于此，本文拟开展基于步态的身份识别研究，以加强对该技术的探索和应用，提高步态识别的准确率和鲁棒性，为实现高效准确的身份识别提供技术支持。
二、研究内容和目标
本文将基于步态技术实现身份识别，主要研究内容包括：
1.设计一种基于步态的身份识别模型，包括数据预处理、特征提取、模型训练等模块。
2.构建一个基于步态的身份识别数据集，包括正常步态、异常步态等。
3.进行性能评估和优化，包括精度、鲁棒性等方面的优化。
本文的研究目标是：
1.基于步态技术构建一个高精度、高鲁棒性的身份识别模型。
2.对数据集和算法进行有效的优化和改进，提升识别准确率和鲁棒性。
3.实现基于步态的身份识别的实际应用，进一步提高步态识别技术的实用性和普及度。
三、研究方法和技术路线
本文将采用如下方法和技术路线：
1.数据采集和预处理。利用多种传感器收集步态数据，进行预处理和特征提取。
2.特征提取和选择。通过深度学习技术提取步态数据的特征，借助特征选择算法选择最具有代表性的特征，提高识别准确率。
3.构建身份识别模型。采用经典的神经网络或卷积神经网络作为基础模型构建身份识别模型，实现对特征的分类和识别。
4.模型训练和评估。利用数据集对身份识别模型进行训练和评估，通过实际测试数据评估模型的性能，不断优化模型的鲁棒性和精度。
5.应用实践。利用所构建的身份识别模型开发具体应用场景，例如，安全门、智能家居等领域，进一步促进身份识别技术的应用落地。
四、研究进度安排
第一年：
1.收集相关文献，了解基于步态的身份识别的研究进展及其局限性。
2.开发步态数据的采集与预处理系统，利用传感器采集步态数据，并对数据进行预处理。
3.选取合适的深度学习算法进行特征提取。
4.构建基于步态的身份识别模型，进行初始的模型训练。
第二年：
1.优化数据集和流程，对数据集进行扩充和处理，优化模型训练流程。
2.持续改进身份识别模型，通过优化算法和模型参数，提升身份识别精度。
3.对身份识别模型进行实验测试，比较不同算法和模型的性能，优化算法和模型。
第三年：
1.验证身份识别模型的效果。进行实际应用场景的测试，比较与其它技术的性能。
2.总结本文的工作，归纳总结出本研究的主要贡献，并对未来研究方向作出展望。
五、研究成果和预期目标
本研究的预期成果及目标包括：
1.构建基于步态技术实现的高精度、高鲁棒性的身份识别模型。
2.设计并构建一个基于步态的身份识别数据集，进一步促进步态识别技术的发展。
3.针对基于步态的身份识别技术的鲁棒性问题进行探讨和解决，提升步态识别技术的实际应用效果。
4.实现基于步态的身份识别的实际应用，并提高步态识别技术的普及度和应用前景。
6、参考文献
[1]WangZhou，ZhangXiaohuan，LiXin，ZhongJiaming,Afloortilebasedgaitrecognitionsystemrelyingonfooteridentificationandtemporal-spatialsurfaceanalysis.Measurement,2017,104:78-89.
[2]ZhengQi-Peng，LiYe-Qing，ZhangWei,etal.Agaitrecognitionalgorithmbasedonmulti-viewdiscriminantlocallylinearembedding.Neurocomputing,2018,318:99-111.
[3]ZhangQi,ShiCong,andLiuYantao.Gaitrecognitionbasedondynamictimewarpingre