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基于步态特征的身份识别算法研究的任务书
一、任务背景
身份识别（Identification）是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。目标是通过对用户特征的感知与提取，从而实现对用户的身份识别。其中，基于生物特征识别的方法，如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等，由于生物特征本身的唯一性和稳定性，受到了广泛关注。
然而，这些方法都需要在用户主动配合的情况下进行识别，例如用户需要把手指放在指纹传感器上，或者正视摄像头进行人脸识别。而基于步态特征的身份识别，可以不需要用户的知晓和配合，就能完成身份识别的任务。因此，他们的使用场景非常广泛，例如安全检查、边境管控、打卡签到等。
二、任务描述
基于步态特征的身份识别算法研究，是一项涉及到多个不同学科领域的复杂任务。本研究将围绕以下目标展开：
1.了解人体生理学和运动学相关知识，探究人体行走时歧义性和人体行走的特征；
2.了解传统模式识别、机器学习等相关方法，并进行算法的探究和尝试；
3.了解深度学习技术，重点了解循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的基本概念和应用；
4.实验设计：收集大量步态特征数据集，选取其中的合适数据进行预处理和特征提取，并针对不同算法进行实验设计，对比算法的性能和实际效果；
5.对结果进行评估和分析，总结出该算法的特点和应用场景，并为未来的研究提供借鉴。
三、任务分析
基于步态特征的身份识别系统主要分为两个阶段：数据采集和特征提取。它会通过传感器采集人体行走时的加速度和角速度等信息，然后使用特定的算法对其进行计算和分析，从而得出人体步态信息的各种参数和特征。其中，主要的特征包括：步幅、步频、支持相和摆动相等等。
在特征提取完成之后，我们需要使用传统模式识别、机器学习或深度学习等算法进行图像分类和识别。常见的传统算法包括：支持向量机（SVM）、决策树（DecisionTree）等。需要注意的是，这些算法的性能与应用场景不同，因此需要根据实际需求进行选择。
在最近几年，深度学习技术发展迅速，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的涌现和广泛应用，大幅提升了基于图像的计算机视觉领域的性能。因此，使用深度学习技术进行步态特征的身份识别算法研究将是本研究的重点。
四、任务实施
1.学习人体生理学和运动学相关知识，熟悉人体行走时的特征参数；
2.了解传统模式识别、机器学习等相关方法，熟悉各种算法的优缺点和实际效果；
3.学习深度学习技术，熟悉卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本概念和应用；
4.采集人体步态特征数据集，利用MATLAB对原始数据进行预处理和特征提取，包括将数据进行归一化、标准化、降噪等处理，并采用基本图像处理方法提取不同的特征；
5.使用传统算法和深度学习算法，分别进行步态特征的身份识别任务。对比算法的性能和实际效果；
6.对结果进行评估和分析，总结出该算法的特点和应用场景，并为未来的研究提供借鉴。
五、任务总结
本研究将会尝试基于步态特征的身份识别算法，探究人体行走时歧义性和人体行走的特征，并学习深度学习算法，探究其在此任务中的应用。通过实验设计和结果分析，总结出该算法的特点和应用场景，并为未来的研究提供借鉴，为身份识别领域的发展做出贡献。