基于足底压力成像和视觉词袋模型的步态识别研究的任务书.docx

基于足底压力成像和视觉词袋模型的步态识别研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着科技进步和人们生活水平的提高，健康问题成为人们日益关注的焦点。步态是人体运动最基本的形式之一，其不仅可以反映出人的运动状态和生理情况，同时也能够反映出一些潜在的疾病风险。因此，步态识别技术在疾病识别、康复治疗、运动监测等领域具有广泛应用价值。
目前，已经有大量的步态识别研究工作，其中基于传感器的步态识别研究较为成熟，如基于加速度计、陀螺仪和电容传感器等的步态识别研究。但这些传感器需要穿戴在身上，而且容易受到衣服和身体位置的限制，因此并不实用。与此相比，足底压力成像技术无需穿戴传感器，可以在较大范围内获得人体运动的数据，并且不受穿着和动作限制。另外，视觉词袋模型是一种有效的特征提取模型，可以在图像识别和分类等领域中发挥重要作用。
综上所述，基于足底压力成像和视觉词袋模型的步态识别技术具有重要的研究意义。本次研究旨在利用足底压力成像和视觉词袋模型实现步态识别，并探究其应用价值。
二、研究目标
本次研究的主要目标是基于足底压力成像和视觉词袋模型实现步态识别，包括以下方面：
1、建立步态识别数据集。利用足底压力成像技术采集数据集，包括健康人群和患有步态问题的人群。
2、提取足底压力成像特征。采用视觉词袋模型对足底压力成像特征进行提取，生成特征向量。
3、步态识别算法设计。根据特征向量，设计步态识别算法，实现步态分类识别。
4、模型评估。对步态识别算法进行评估，包括准确率、召回率、精确度和F1分数等指标。
三、研究内容
本次研究的具体内容如下：
1、数据集构建。
采集足底压力成像数据，包括健康人群和患有步态问题的人群。在数据采集时，应考虑与实际生活条件相符的情况，包括不同地形、鞋子和步幅等因素的影响。
2、足底压力成像特征提取。
采用视觉词袋模型对足底压力成像特征进行提取，建立词汇表，并生成特征向量。要考虑到特征的鲁棒性和可重复性，以及特征维度的合理性。
3、步态识别算法设计。
根据足底压力成像特征，设计步态识别算法，包括特征选择、分类器的选择和参数优化等关键问题。可以采用基于深度学习的算法，如卷积神经网络（CNN）等。
4、模型评估。
对步态识别算法进行评估，包括准确率、召回率、精确度和F1分数等指标。要采用交叉验证等方法，确保评估结果的客观性和可信度。
四、研究成果
本次研究的主要成果包括：
1、基于足底压力成像和视觉词袋模型的步态识别算法。
2、步态识别数据集。
3、论文写作与报告。
五、经费预算
本次研究需要进行实验采集、设备使用等费用，预算如下：
1、设备费用：30000元（包括足底压力成像仪、计算机等设备）
2、实验采集费用：10000元（包括被试支付、场地等）
3、其他费用：5000元（如论文写作、报告印刷等）
总经费：45000元
六、研究计划
1、数据集采集和处理：3个月。
2、足底压力成像特征提取：3个月。
3、步态识别算法设计：6个月。
4、模型评估和论文撰写：3个月。
五、研究团队
本次研究的团队由研究者、导师、实验员等组成，具体人员安排如下：
研究者：1名（主要负责数据采集、特征提取和步态识别算法设计等方面）
导师：1名（负责指导研究工作，并对论文进行审核）
实验员：1名（负责数据采集和处理等方面的具体实验工作）
注：研究者应具有计算机或信号处理等相关的专业背景，并有深入了解足底压力成像或深度学习等方面的经验。
六、参考文献
1、Davies,B.L.etal.(2009).Usingcomputervisiontoclassifyshoewear.FoodandBioprocessTechnology,2(2),127-132.
2、Jenkins,I.,Patman,j.,&Harper,R.(2012).Comparingtechniquesformachinelearningongaitclassificationfromaccelerometers.Proceedingsofthe11thInternationalConferenceonUbiquitousComputing,629-630.
3、Jung,T.P.etal.(2007).RemotesensingofelectroencephalogramwithBluetoothandinternettechnology-basedamobileunit.IEEETransactionsonNeuralSystemsandRehabilitationEngineering,15(1),2-5.
4、Park,H.J.etal.(2009).Areal-timefalldetectionsystemforelderlypeopleusingawearabledevice