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基于人体关节点的步态识别算法研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着智能硬件的普及，智能健身、健康监测等应用逐渐成为人们关注的焦点。而步态识别技术作为其中的核心技术，可以通过对行走步态的分析和识别，实现对人体运动或健康状态的监测和评估，为健身、医疗等领域提供了强有力的支持。
在步态识别技术中，关键节点提取是一个重要环节。常见的关键节点包括：脚跟、脚尖、膝盖、骨盆、肩膀等。其中，基于人体关节点的步态识别方法利用人体的骨骼关节作为识别特征点，可以有效地提高识别准确度和稳定性。因此，本文将研究基于人体关节点的步态识别算法。
二、国内外研究现状
步态识别技术的发展历程比较长，已有多种方法被提出。早期的方法主要是基于传统的特征提取和分类算法，如PCA、LDA和SVM等。这些方法已经被广泛应用于人体步态识别。
随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究将其应用于步态识别领域。例如，采用卷积神经网络（CNN）对步态图像进行特征学习，并使用循环神经网络（RNN）对特征进行分类。还有一些研究使用自编码器训练步态数据，并利用循环神经网络进行步态识别。
基于人体关节点的步态识别方法也得到越来越多的关注。研究表明，与基于视频或图像的方法相比，基于关节点的方法可以更好地适应多种场景，并且具有较高的抗噪性和准确性。近年来，已有一些基于关节点的步态识别研究被提出。例如，一些研究使用深度学习方法对关键节点进行分类，还有一些研究将关键节点进行序列化，并使用RNN进行步态识别。
但是目前的研究还存在一些问题。首先，人体关节点的提取是步态识别的关键环节，如何准确高效地提取关键节点仍需进一步探讨。其次，利用单一传感器的步态识别方法常常受到不稳定性和剧烈动作的影响，如何结合多种传感器提高步态识别的准确性和鲁棒性也是一个热门话题。
三、研究内容与方法
本文将研究基于人体关节点的步态识别算法，主要包括以下内容：
1、人体关节点的提取方法研究：包括采用传统的计算机视觉技术和深度学习技术对人体关节点进行提取，并对不同方法的准确性和效率进行比较；
2、步态特征提取方法研究：基于提取到的关节点，探讨不同的特征提取方法，并比较其对步态识别准确性的影响；
3、步态识别算法研究：结合关键节点的提取和特征提取方法，研究不同的步态识别算法，并进行实验验证；
4、多传感器结合算法研究：探讨基于多传感器的步态识别算法，并比较其与单一传感器算法的差异。
研究方法主要包括理论分析、模拟实验和实际数据采集。本研究将在现有的数据集上进行实验，例如Casia-B和OU-ISIR等步态识别数据集。同时还将开发一个基于传感器的手持设备，用于采集实时步态数据。
四、预期研究成果
1、提出一种高效准确的人体关节点提取方法，并与其他方法进行比较；
2、深入研究基于关键节点的步态特征提取方法，并提高步态识别的准确性；
3、提出一种有效的步态识别算法，向健身、医疗等领域提供强有力的支持；
4、探讨基于多传感器的步态识别算法，并比较其与单一传感器算法的差异。
五、研究进度计划
本研究计划于2022年9月开始，2023年9月完成，具体进度计划如下：
1、2022年9月-2022年12月：研究人体关节点的提取方法，并进行实验验证；
2、2023年1月-2023年4月：深入研究基于关键节点的步态特征提取方法，并进行实验验证；
3、2023年5月-2023年7月：研究步态识别算法，并进行实验验证；
4、2023年8月-2023年9月：探讨基于多传感器的步态识别算法，并进行实验比较；
5、2023年9月-论文写作、答辩准备。