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基于BEMD的多视角步态识别算法研究的开题报告
1.研究背景
随着智能化技术的普及和移动智能设备的广泛应用，人们越来越注重人体运动数据的采集和处理。步态识别作为人体运动数据中的重要内容之一，可以广泛应用于体育训练、康复医学以及智能家居等领域。
目前，步态识别技术主要采用机器学习、深度学习等方法进行实现，但这些方法需要大量的人工标注数据和模型训练时间，而且对于多种运动数据类型的转化并不友好，容易出现模型过拟合或欠拟合等问题。
因此，基于BEMD的多视角步态识别算法成为了一种新的解决方案，可以对多种运动数据类型进行较为准确的识别和分类，并且可以自适应地选择较为重要的特征，相比于传统的算法方法更加高效和稳定。
2.研究意义
本研究将深入探究基于BEMD的多视角步态识别算法，为步态识别技术的发展提供新思路和新途径。具体意义如下：
（1）提高步态识别的准确率和稳定性，避免传统算法方法中因为数据类型差异和模型复杂度问题导致的过拟合或欠拟合等问题。
（2）优化识别算法的时间和空间复杂度，提高算法的效率和实时性，为实际应用中的步态识别提供更加便捷的支持。
（3）可以在多种场景下应用，如体育训练、康复医学以及智能家居等领域，为服务生活、助力科技创新做出贡献。
3.研究内容和方案
（1）基于BEMD的多视角步态识别算法的原理和实现。
首先，将多视角的步态数据进行预处理，采用BEMD方法进行信号分解，得到多组时频域特征。然后，将这些特征进行融合，并使用特定的分类器进行分类，以实现多视角的步态识别。
（2）数据集的构建和实验验证。
选择代表性的多视角数据集，并采用基于BEMD的多视角步态识别算法进行测试和验证，并与传统算法方法进行对比。通过实验结果，评估本算法的性能和优越性，并对算法进行优化调整。
（3）算法优化和推广应用。
基于实验结果，对算法进行优化调整，提高识别性能和实时性能。并且考虑算法的推广与应用，构建算法标准化推广平台，将基于BEMD的多视角步态识别算法应用于实际生产和生活中。
4.预期结果
本研究的预期结果如下：
（1）基于BEMD的多视角步态识别算法实现，可以对多种步态数据类型进行准确的识别和分类，达到较高的准确率和稳定性。
（2）实验结果表明，本算法在时间和空间复杂度上比传统算法方法具有更高的效率和实时性。
（3）通过算法优化和推广应用，可以将基于BEMD的多视角步态识别算法应用于多种场景中，为服务生活、助力科技创新做出贡献。
5.参考文献
[1]张勇,华艳民.基于BEMD和LSTM的人体步态识别算法[J].江苏科技信息,2020,27(03):54-60.
[2]王冲,乔胜男.多视角步态识别研究综述[J].软件导刊,2019(02):148-150.
[3]罗志铭,周红军,彭砚成,等.基于BEMD的人脸表情识别方法[J].计算机工程与应用,2018(24):19-24.
[4]陈明生,赵勇,李庆生.基于BEMD的突发事件预警研究[J].计算机工程与应用,2020(04):109-112.