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基于静态足底压力特征的步态识别算法研究的中期报告
第一部分：研究背景及意义
随着人口老龄化和慢性疾病的不断增多，步态识别技术已经成为了关注的热点话题。步态识别技术可以通过收集人体运动的各种生理信号来识别行人，主要包括视频、加速度计、惯性测量单元(IMU)、检测位移的摄像机等传感器。其中，基于静态足底压力特征的步态识别算法是一种经济、实用和有效的方法。在医学诊断、犯罪侦查、安全监控等领域中具有重要的应用价值。
本次研究旨在通过对基于静态足底压力特征的步态识别算法的研究，进一步完善步态识别技术，为实际应用提供有效的解决方案和技术支持。
第二部分：研究内容及进展
1.文献综述
首先，对相关文献进行了归纳总结，对比分析了基于静态足底压力特征的步态识别算法的研究现状和趋势，为后续研究提供了基础和指导。
2.数据采集
随后，对数据采集进行了详细设计。通过在人群中选取样本进行测试，并对测试中获得的数据进行预处理和清洗，得到了高质量的数据集。
3.特征提取
根据采集到的数据，计算了足底的中心压力和压力分布图像特征，并进行了降维处理，以减小数据集的复杂度。
4.分类模型构建
在特征提取的基础上，构建了基于支持向量机（SVM）和k最近邻算法(KNN)的分类模型，对分类结果进行了评估和分析。
5.结果分析
最后，对分类结果进行了实验和分析。通过对实验结果的评估，发现基于SVM算法的分类模型分类精度更高，且能够有效分类和识别人们的步态。
第三部分：研究展望
接下来，需要继续深入研究和完善该算法，探索更加准确和高效的步态识别技术。在具体实践中，还可以进一步考虑如何将算法应用到实际场景中，例如医疗诊断、安全监控、犯罪侦查等领域，并对算法性能进行优化和提高。