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基于隐马尔科夫模型的步态身份识别的任务书
一、任务背景
步态身份识别是指通过对个人步态特征的分析和比较来进行身份辨识的技术。步态身份识别具有非接触、实时性强、隐私保护等优点，并在安防、智能门禁、犯罪侦查等领域得到了广泛应用。在实际应用中，建立准确的步态身份识别模型对于确保识别精度和可靠性，提高系统稳定性和实用性至关重要。
传统的步态身份识别方法主要有基于人体姿态的方法和基于步态特征的方法。前者需要获取身体骨架和关节角度的三维模型并进行比对，对环境有较高要求，适应性较差。后者则基于不同个体在步行时形成的独特的时间序列信息，包括步长、步速、步态节律、步态相位等作为特征进行识别，被广泛应用。本次任务将使用隐马尔科夫模型(HMM)进行步态身份识别。HMM作为一种概率图模型广泛应用于时间序列分析，本次将其应用于步态身份识别。
二、任务目标
1.理解隐马尔科夫模型的原理和应用，并了解步态身份识别的方法和流程。
2.学习并掌握步态序列的特征提取和处理技术，如步长、步速、步态节律、步态相位等。
3.利用已有数据建立HMM模型，并对模型进行训练和测试，评估模型的性能和可靠性。
4.在建立的HMM模型上进行步态身份识别，实现对多个身份的区分。
5.对实验结果进行分析和总结，提出改进意见和建议。
三、任务流程
1.数据收集：选取足够多的数据资源(如视频)进行身份识别建模，并制定数据获取计划和流程。
2.特征提取：提取每个身份的步态特征，包括步长、步速、步态节律、步态相位等。
3.HMM模型建立：根据步态特征建立HMM模型，确定状态集合、观测集合和转移概率矩阵等参数。
4.模型训练：使用已有数据对模型进行训练，得到最优的模型参数。
5.模型评估：使用测试数据对模型进行评估，评估模型预测精度和可靠性。
6.步态身份识别：根据已建立的模型对未知身份的步态序列进行识别。
7.结果分析和总结：对识别结果进行分析和总结，提出改进意见和建议，并撰写实验报告。
四、任务要求
1.熟悉隐马尔科夫模型原理和实现方法，了解步态身份识别的研究现状和应用场景。
2.能够使用Python等编程语言完成数据处理、特征提取、HMM模型建立、训练和测试等工作。
3.拥有良好的数学和统计基础，熟悉概率论和统计学中的相关概念和方法。
4.具有较强的实验设计和数据分析能力，能够合理组织实验流程，对实验结果进行详细分析。
5.具有良好的团队合作精神，能够积极参与小组讨论并按时完成任务。
五、参考文献
1.BaoZ,IntilleSS.Activityrecognitionfromuser-annotatedaccelerationdata[C]//PervasiveComputing.SpringerBerlinHeidelberg,2004:1-17.
2.方浩然,王振翔,贾印峰.基于隐马尔科夫模型的人体步态识别[J].小型微型计算机系统,2016,37(10):2248-2251.
3.McKennaSJ,Millard-StaffordM,TateCA.Methodologyforvalidatingwearablesensordataduringaprecisionwalkingtask[C]//ComputerScienceandElectronicEngineeringConference(CEEC),20146th.IEEE,2014:40-44.
4.LiaoL,FoxD,KautzH.Extractingplacesandactivitiesfromgpstracesusinghierarchicalconditionalrandomfields[C]//Proceedingsofthe5thinternationalconferenceonUbiquitouscomputing.ACM,2003:1-17.