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基于支持向量机的步态识别算法研究的任务书
一、选题的背景和意义
步态识别技术是一种利用生物力学、计算机科学和信号处理等多学科的交叉知识，通过对人体运动过程的各种参数进行测量和分析，实现人体运动状态的监测、识别和分析。步态识别技术在医疗、运动训练、犯罪侦探、智能监控等领域具有广泛的应用前景。比如，在医疗领域中可以应用于老年人或运动损伤患者的康复训练，提高患者的康复效果；在犯罪侦探领域中可以识别嫌疑人的身份，并且根据步态数据识别嫌疑人的行为模式，从而查找犯罪证据。
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用于分类和回归分析的机器学习方法。基于SVM的步态识别算法可以很好地解决步态识别问题中的非线性分类问题和高维数据问题。本研究旨在探究如何运用SVM算法，对人的步态进行快速准确的识别和分类，以实现步态识别技术在实际应用中的可行性和有效性。
二、研究目标和内容
研究目标：通过对支持向量机的理论研究和步态识别技术的实验分析，探究如何运用支持向量机算法实现人的步态识别和分类，提高步态识别技术的准确率和可靠性。
研究内容：
1.了解步态识别技术的基本原理和发展历程，掌握其识别过程与分类方法。
2.深入学习支持向量机算法的理论原理，包括基本概念、数学模型、核函数等。
3.分析支持向量机在步态识别算法中的应用，包括数据预处理、特征提取、模型建立、分类器评价等步骤。
4.构建步态识别实验流程，采集相关数据，进行实验，分析实验效果，探究如何优化步态识别算法。
5.总结研究结果，提出相关建议，为步态识别技术的后续研究提供参考依据。
三、研究方法和步骤
研究方法：
1.理论分析：深入学习步态识别技术和支持向量机算法的理论原理，对其进行归纳总结，进一步掌握其基本概念、操作流程和实现技巧等。
2.实验分析：构建步态识别实验流程，采集相关数据，利用支持向量机算法进行分类和评价，分析实验效果。
研究步骤：
1.了解步态识别技术和支持向量机算法的基本概念和理论知识。
2.采集相关步态数据，进行数据预处理，提取有效的特征参数。
3.建立支持向量机模型，选择核函数和参数，进行训练和测试。
4.评价模型的性能，比较不同算法之间的差异，分析实验结果。
5.优化步态识别算法，提高准确率和鲁棒性。
四、预期结果和创新点
预期结果：
1.掌握步态识别技术和支持向量机算法的理论知识，具有深入的理解和应用能力。
2.实现基于支持向量机的步态识别算法，实现数据的高效分类和识别，提高步态识别技术的准确性和可靠性。
3.分析步态识别实验结果，总结经验，提出优化建议，为步态识别技术的推广和应用提供参考。
创新点：
1.采用支持向量机算法进行步态识别的分类，提高了步态识别技术的准确性和可靠性。
2.结合预处理、特征提取、模型建立和分类器评价的全流程步态识别算法，提出了一种适用于实际应用的有效算法。
3.对步态识别技术和支持向量机算法进行全面深入的学习和分析，并进行本体的整合和优化，实现了理论与实践的有益结合。