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基于脚步特征的人员身份识别技术研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着社会的不断发展和技术的不断进步，安全问题日益受到人们的关注。在人员身份识别领域，传统的身份识别技术如指纹识别、人脸识别、虹膜识别等受到了广泛的应用，但这些技术在某些特殊情况下存在一定的局限性。例如，在一些特殊场景下，如灰尘、雾霾等影响可见光成像的环境中，人脸识别的准确度会降低。因此，针对普通的生物特征识别技术存在的局限性，通过分析人的行动特征来实现机器对人物的识别，以所拥有的步态特征等行为特征作为辅助手段的人员身份识别技术应运而生。
近年来，随着计算机视觉、模式识别等领域的不断发展，基于步态特征的人员身份识别技术也得到了长足的发展。步态是人们走路时身体的运动方式，每个人的步态都有独特的特点，如步幅、步速、脚底支撑区域等。通过采集人的步态信息，可以将其生成为数字化的数据，并将其用于身份确认。由此可以大大简化识别流程，提高实时性、准确性，应用范围也在不断扩大。基于步态特征的人员身份识别技术已经在安防领域、人员出入管理等领域得到了广泛的应用。
二、研究内容和技术路线
1.研究内容
本课题旨在设计和实现一个基于步态特征的人员身份识别系统，具体内容包括：
（1）步态采集与处理：采用加速度传感器进行步态采集，使用信号处理技术对采集的数据进行滤波、降噪等处理。
（2）步态特征提取：使用模式识别技术对步态数据进行特征提取，包括步幅、步速、腿部摆动角度等。
（3）身份识别系统构建：将提取的步态特征用于人员身份识别，通过建立身份模型来辨别出目标人员的身份。
（4）系统性能测试：通过实验测试验证所设计的基于步态特征的人员身份识别系统的准确度、实时性等性能。
2.技术路线
本课题的技术路线主要分为以下几个步骤：
（1）采集步态数据：使用加速度传感器采集步态数据，采集过程中需注意确保传感器位置固定、步态姿势一致。
（2）信号处理：对采集到的步态数据进行预处理，包括滤波、降噪等操作。
（3）特征提取：使用计算机视觉技术对预处理后的数据进行特征提取，包括步幅、步速、腿部摆动角度等特征。
（4）身份识别模型建立：将提取到的步态特征用于身份识别模型的建立，建立模型需要使用机器学习等技术来完成。
（5）系统评估：对所设计的基于步态特征的人员身份识别系统进行实验评估，比较其与其他身份识别技术的优缺点，验证所设计系统的准确度、实时性等性能。
三、预期结果和意义
本课题预期能够实现一个基于步态特征的人员身份识别系统，具有以下特点：
（1）准确度高：由于步态特征具有较高的唯一性和稳定性，因此准确度较高，可以减少误判率和漏识率。
（2）实时性强：步态识别可以在人移动过程中进行，较其他识别技术更具实时性。
（3）应用广泛：基于步态特征的人员身份识别技术可应用于不同领域，如安防、人员出入管理等。
本课题成果的意义在于，可以为日常生活中的应用场景提供更为准确、实时的人员身份识别技术，在提高安全保障的同时，也优化了相关管理和识别技术。