基于特征融合和支持向量机的步态识别算法研究的任务书.docx

基于特征融合和支持向量机的步态识别算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着生活水平的不断提高和医疗技术的不断进步，越来越多的人开始关注运动健康。步态识别作为一种常用的生物特征识别技术，可以通过分析和识别个体的步态特征，来实现人体身份验证、行为分析、健康监测等多种应用。
当前，步态识别技术主要依赖于传感器识别和计算机视觉技术。传感器识别通常使用加速度计、陀螺仪等传感器获取人体的加速度、角速度等信息，并对其进行处理和分析；而计算机视觉技术则主要通过分析和识别人体的动作特征，从而实现步态识别。
然而，由于数据来源的多样性、人体姿态的复杂性、运动干扰等各种因素，当前步态识别技术仍然存在许多困难和挑战。因此，本次任务将以特征融合和支持向量机为核心技术，开展步态识别算法的研究，以提高识别准确率和鲁棒性，为步态识别技术的进一步发展做出贡献。
二、任务要求
1.研究步态识别技术的相关理论和方法，掌握特征融合和支持向量机的原理和应用。
2.对已有的步态识别数据集进行整理和分析，筛选出适合进行特征融合和支持向量机算法研究的数据集。
3.采用多种特征提取方法，提取数据集中的步态特征，并对其进行预处理和归一化处理。
4.将不同特征提取方法得到的特征进行融合，得到综合特征向量，并进行特征选择和降维处理。
5.基于融合后的特征向量，使用支持向量机进行模型训练和预测，并评估识别结果的准确率和鲁棒性。
6.对特征融合和支持向量机算法的性能进行分析和优化，提高算法的识别准确性和实时性。
7.撰写研究报告，总结研究成果和经验，提出后续研究方向和建议。
三、基本要求
1.确保研究的科学性和实用性，注重算法的可行性和可实现性。
2.合理安排时间，保证任务的进度和质量，及时处理研究过程中的问题和困难。
3.严格遵守学术诚信和规范，确保研究成果的真实性和可信性。
4.坚持团队协作和交流，尊重他人意见，共同完成任务。
四、具体要求
1.研究基于特征融合和支持向量机的步态识别算法，采用MATLAB或Python等编程语言实现，并提交源代码和运行结果。
2.找到适合进行特征融合和支持向量机算法研究的数据集，进行分析和处理，并提交数据集处理结果。
3.详细分析多种特征提取方法和特征融合方法的优缺点，选择并使用合适的方法进行实验研究，并提交实验结果和分析报告。
4.对模型的准确率和鲁棒性进行评估和分析，尝试对算法进行优化，并提交算法性能分析和优化报告。
5.撰写研究报告，包括研究背景、任务分析、技术路线、实验过程、结果分析、研究总结和展望等内容。
五、参考资料
1.[1]Kusakunniran,W.,&Pan-Ngum,S.(2011).Gaitrecognitionusingacombinationofkinematic,kineticandEMGdata.InternationalJournalofAutomationandComputing,8(1),82-87.
2.[2]Ozdemir,A.T.,&Barshan,B.(2019).Acomparativestudyontwosensorfusionmethodsforgaitrecognitionwithaninertialmeasurementunit.Gait&posture,70,300-307.
3.[3]Li,K.,Guan,Y.,He,L.,&Li,X.(2020).Gaitrecognitionusingdeeplearning-basedfeaturefusion.IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,69(4),1435-1445.
4.[4]Du,Y.,Zhang,S.,Wang,Y.,Weng,X.,&Wu,C.(2019).SlidingwindowCNN-SVM-basedgaitrecognitionsystemusingskeletondata.Sensors,19(16),3571.