多元数据融合的非干扰步态身份识别方法研究的开题报告.docx

多元数据融合的非干扰步态身份识别方法研究的开题报告
一、选题背景
步态身份识别技术是一种基于生物特征的身份识别方法，利用人的步态特征来识别个体的身份。它具有功能强大、使用方便、非接触式等优势，因此在各个领域得到了广泛的应用。但是单一传感器采集的数据可能会出现缺失、噪声等问题，因此需要采用多传感器的方法进行数据融合，提高识别的准确率。
二、研究目的和意义
目的：为了解决单一传感器采集数据的不足，提高步态身份识别的准确率，本文采用多传感器数据融合的方法，研究非干扰的步态身份识别。
意义：步态身份识别技术在日常生活和特定领域均有广泛应用，如个人身份认证、犯罪嫌疑人或恐怖分子识别等。因此，提高步态身份识别技术的准确性可以有效地保护个人隐私和社会安全。
三、研究内容和方法
1.研究内容
本文将采用多传感器的方法，将加速度传感器和陀螺仪等多个传感器获得的数据进行融合，提高步态身份识别的准确性。同时，本文将研究如何在不干扰行走的情况下，精确地识别个体。
2.研究方法
本文将采用以下三个步骤来实现多元数据融合的非干扰步态身份识别：
（1）数据采集和预处理：使用多个传感器采集步态数据，并对数据进行预处理来消除噪声和异常值。
（2）数据特征提取：针对加速度传感器和陀螺仪获得的数据，进行特征提取，并选取具有代表性的特征。
（3）步态身份识别模型的构建：采用机器学习和模式识别技术，构建步态身份识别模型，并利用多元数据融合方法，提高识别准确率。
四、预期结果与结论
本文旨在研究多元数据融合的非干扰步态身份识别方法，预期结果是可以在不干扰行走的情况下，利用多个传感器获得的数据，提高步态身份识别准确率。本文研究的结论可以为以后进一步完善步态身份识别技术提供一定的参考和指导，促进相关领域的发展。
五、研究建议和可行性分析
本文所研究的多元数据融合的非干扰步态身份识别方法，相比于传统的单一传感器采集数据的方法，能够提高步态身份识别的准确率。因此，针对多元数据融合的步态身份识别技术，需要加强相关研究，并充分利用互联网大数据的优势，进一步提高步态身份识别技术的准确性和实用性。