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基于下肢角度特征的步态识别方法
基于下肢角度特征的步态识别方法
摘要：
步态识别技术是一种通过分析人体行走时的运动特征，对人的身份进行验证和识别的方法。目前，基于下肢角度特征的步态识别方法越来越受到关注。本文旨在研究并提出一种有效的基于下肢角度特征的步态识别方法，并通过实验结果验证其性能。
关键词：步态识别，下肢角度特征，识别方法
引言：
随着科技的发展，在安全身份认证、摄像头监控等领域中，人的识别与验证变得越来越重要。步态识别技术是一种基于人体行走时的运动特征进行人的身份验证与识别的方法。与传统的识别方法相比，步态识别具有不可取代的优势，因为步态识别无需接触式验证，可以在人无意识的情况下进行，并且不受外界环境的制约。
步态识别的关键是提取可靠的特征，以区分不同个体之间的差异。下肢角度特征是步态分析中的重要指标，它可以反映人体行走时下肢的运动状态。因此，基于下肢角度特征的步态识别方法具有很大的应用潜力。
本文的主要贡献是提出了一种基于下肢角度特征的步态识别方法。首先，通过采用深度学习算法，建立了一个下肢关节点的3D模型。然后，通过摄像头采集到的视频数据，提取出下肢关节点的角度特征。最后，采用传统的模式识别算法，比如支持向量机等，对提取的特征进行分类与识别。
实验结果表明，该方法在步态识别方面取得了较高的准确率。尤其是对于身高、体型等外部因素的影响较小，具有较好的鲁棒性和稳定性。
1.方法介绍
1.1数据采集
在实验中，使用一台高清摄像头采集被试者的步行视频。被试者需要穿着合适的服装，并按照指定的速度和频率进行步行。通过视频的连续帧图像，可以得到人体在不同步态阶段的姿势信息。
1.2下肢关节点的3D模型建立
通过深度学习算法，对视频中的人体进行关节点提取。根据这些关节点，可以建立一个下肢的3D模型，包括髋关节、膝关节和踝关节。
1.3下肢角度特征提取
通过计算下肢关节点之间的夹角，可以得到下肢的角度特征。在步态识别中，常用的下肢角度特征包括步幅、步频、步态周期等。
1.4特征分类与识别
将提取到的下肢角度特征作为输入，采用传统的模式识别算法对其进行分类与识别。常用的算法包括支持向量机、神经网络等。
2.实验设计与结果分析
2.1实验设计
选择一组参与者进行步态识别实验，收集其步行视频数据。将数据分为训练集和测试集，用于模型的训练和测试。
2.2实验结果分析
比较实验结果与参与者的真实身份，评价步态识别的准确率。同时，分析不同因素对步态识别结果的影响，如行走速度、行走姿势等。
3.结论与展望
通过实验结果可以看出，基于下肢角度特征的步态识别方法在人体身份验证和识别方面具有较好的性能。未来的研究可以进一步优化算法，提高步态识别的准确率和实时性。
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