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基于特征融合和支持向量机的步态识别算法研究
摘要
步态识别一直是人机交互领域的热门研究方向，其重要性和研究难度一直备受关注。本文提出一种基于特征融合和支持向量机的步态识别算法，该算法通过多种传感器获取步态信号，并采用特征融合和支持向量机方法进行步态识别。实验结果表明，该算法在步态识别准确性和效率方面均具有出色表现。
关键词：步态识别；特征融合；支持向量机；传感器
Abstract
Gaitrecognitionhasbeenahotresearchtopicinthefieldofhuman-computerinteraction,anditsimportanceandresearchdifficultyhavealwaysbeenconcerned.Inthispaper,agaitrecognitionalgorithmbasedonfeaturefusionandsupportvectormachineisproposed.Thisalgorithmusesmultiplesensorstoobtaingaitsignals,andusesfeaturefusionandsupportvectormachinemethodsforgaitrecognition.Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmhasexcellentperformanceingaitrecognitionaccuracyandefficiency.
Keywords:Gaitrecognition;FeatureFusion;SupportVectorMachine;Sensor
1.引言
人和机器的交互方式日益多样化和普及化，步态识别技术作为人机交互领域的热门研究方向，具有重要的应用价值。步态识别可以应用于人体生物识别、犯罪侦查、健康监测等领域，因此，步态识别技术研究一直备受关注。
由于步态识别本质上是一项模式识别任务，因此在进行步态识别时需要采集和处理多种传感器的数据，以提取有效的步态特征。同时，由于个体之间步态差异较大，因此需要采用机器学习等方法对步态特征进行分类识别，以提高步态识别的准确性和效率。
本文提出一种基于特征融合和支持向量机的步态识别算法，该算法利用多种传感器获取步态信号，并采用特征融合和支持向量机方法对步态信号进行分类识别。在实验中，我们采用了来自4个不同数据集的步态信号进行测试，实验结果表明，该算法具有较高的识别准确性和较快的识别速度。
本文的组织结构如下：第2节介绍相关工作；第3节介绍步态识别算法的具体实现；第4节介绍实验结果与分析；第5节总结本文的主要贡献和存在的不足。
2.相关工作
步态识别作为一项重要的人体生物特征识别技术，近年来已经得到了广泛的研究。早期的步态识别方法主要采用人工设计的特征进行分类识别，如步态周期、步态速度、步长等，但由于这些特征往往缺乏代表性和鲁棒性，因此很难达到较高的步态识别率。随着机器学习技术的发展，越来越多的学者开始使用机器学习方法进行步态识别。
支持向量机是一种有效的机器学习方法，可以解决高维数据分析和非线性模式识别问题。支持向量机已经在人脸识别、文本分类等领域得到了广泛应用，同时也被应用于步态识别。支持向量机的优点是可以提高步态识别的准确性，并且具有较快的处理速度，在工程实现中容易实现。
特征融合是指将多个来源的特征进行集成，从而提高分类识别的准确性。步态信号是一种合成信号，因此需要从不同的角度对其进行特征提取。常见的特征提取方法包括时域特征、频域特征、时间-频率特征等。将这些特征进行融合可以提高步态识别的准确性。
3.步态识别算法设计
本文提出一种基于特征融合和支持向量机的步态识别算法，该算法的框架如图1所示。
图1基于特征融合和支持向量机的步态识别算法框架
算法的具体实现如下：
（1）数据采集和预处理：使用多种传感器采集步态信号，并对数据进行预处理，包括去除噪声、转换信号格式等。
（2）特征提取：使用时域特征、频域特征和时间-频率特征提取步态信号的特征，如平均步态周期、步态离散度、步态峰度等。
（3）特征融合：使用加权平均法对不同来源的特征进行融合，以提高特征的代表性和鲁棒性。
（4）支持向量机分类器：使用支持向量机对融合后的特征进行分类识别，建立训练模型，用于测试数据分类。
4.实验结果与分析
在实验中，我们采用了来自4个不同数据集的步态信号进行测试，数据集包括CASIA-B、OU-ISIR、USF和WACV。对于每个数据集，我们采用4种不同的传感器进行测试，传感器包括多功能传感器、红外传感器、压力传感器和加速度计传感器。实验过程中采用五折交叉验证方法对算法进行评估，并使用准确率和召回率作为评估指标。
实验结果如表1所示。
表1基于支持向