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基于特征融合的正面步态识别方法研究的开题报告
一、选题背景及意义
步态识别是人体识别和活动识别中的重要分支之一，广泛应用于智能医疗、智能安防、智能机器人等领域。正面步态在日常生活中常见，是人体运动的基本形式之一，通常伴随着双腿的交替运动。然而，由于步态的复杂性和个体差异性，正面步态识别仍然面临着许多挑战。
传统的正面步态识别方法主要基于单一特征，如加速度、角速度、步长等等。虽然这些特征在一定程度上能够提高识别精度，但对于噪声、姿态变化、光线变化等干扰因素的鲁棒性较低，容易导致误检测。针对这些问题，近年来，研究者们开始将多个特征进行融合，以期提高识别准确率。
因此，基于特征融合的正面步态识别方法的研究具有重要理论意义和实际应用价值。该研究旨在通过综合考虑多个特征，提高正面步态识别的准确率和鲁棒性，为智能医疗、智能安防、智能机器人等领域的发展提供技术支持。
二、研究内容与方法
本研究将基于“特征融合”的思想，设计一种正面步态识别方法。具体而言，将采集到的加速度、角速度、步长等多个特征进行深度融合，得到更加准确和鲁棒的特征表示。在此基础上，采用机器学习算法对正面步态进行分类，并利用实验验证该方法的性能。
具体研究内容如下：
1.步态数据采集及处理：利用“Kinect”深度相机等设备采集正面步态数据，并进行预处理，提取加速度、角速度、步长等特征。
2.特征融合算法设计：将多种特征进行融合，探究融合的方式和策略。其中，深度学习技术的使用将是本研究的重点。
3.正面步态分类算法设计：采用分类算法对步态进行分类，此处可选择传统机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，也可选择深度学习算法，如卷积神经网络等。
4.算法实验验证：将设计的算法应用于真实数据中，进行实验验证。其中，将采用准确率、召回率、F1-score等指标进行性能评估，对比传统方法和基于特征融合的方法的性能差异。
三、预期成果和应用价值
本研究的预期成果和应用价值主要包括：
1.基于特征融合的正面步态识别算法：探究多个特征的融合方法，设计一种准确度和鲁棒性较高的正面步态识别算法，提高其他领域跟步态相关的技术精度和调理灵敏度。
2.步态数据集建立：采集一批正面步态数据，并进行标注，建立步态数据集，为研究步态识别、人体活动识别等领域提供数据基础。
3.实验验证结果及分析：通过实验验证，对比传统方法与新方法的性能差异，同时分析影响步态识别准确度的因素，能够提高研究者对步态识别的认识。为深化步态识别理论和技术研究提供实验支持。
4.应用价值：该研究成果可以被广泛地应用于人体运动识别、智能医疗、智能安防、智能机器人等领域，提高人机交互的效率和智能化程度，改善智能化设备的用户体验。
四、研究进度安排
1.复习人体运动识别相关文献，总结现有步态识别方法，分析特征提取技术，确定本课题的技术路线和研究思路。（2周）
2.设计步态数据采集和预处理方案，利用设备采集数据，并用MATLAB软件对采集到的原始数据进行预处理，提取加速度、角速度、步长等多种特征。（4周）
3.研究多种特征融合方法，采用深度学习方法综合考虑多个特征，并设计一个处理程序，对多种特征进行深度融合。（6周）
4.选定建模算法，并采用数据集进行训练和验证；验证算法的可行性，并对算法进行优化。（6周）
5.设计实验方案，利用数据集进行实验验证，记录实验结果，并对不同模型进行性能对比。（4周）
6.撰写研究论文，提交毕业论文。(4周）
五、参考文献
1.Anguita,D.,Ghio,A.,Oneto,L.,&Parra,X.(2013).Apublicdomaindatasetforhumanactivityrecognitionusingsmartphones.InEsann(Vol.13).
2.Deng,W.,Li,S.,Lei,J.,Yang,J.,&Wang,S.(2016).Footsteprecognitionusingautocorrelationandintersectionofconfidenceintervals.IEEESensorsJournal,16(17),6400-6409.
3.Han,R.,Wang,J.,Cheng,X.,&Gao,X.(2016).Deepconvolutionalneuralnetworksforpedestriandetection.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,17(10),2851-2860.
4.Lu,J.,Yin,H.,&Huang,J.Z.(2016).Towardsrobustandaccuratevisualtrackingwithmulti-taskdeepneuralnetworks.In