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一种基于步态特征的身份识别方法
摘要
身份识别一直是人们关注的热点问题。尤其是在安全领域，怎样通过身体特征对身份进行识别一直是亟待解决的问题。本文提出了一种基于步态特征的身份识别方法。该方法通过收集人体步态特征，并使用机器学习算法对这些特征进行训练和分类，可以实现较高的身份识别精度。通过实验和分析验证，该方法具有一定的实用性和可行性。
关键词：身份识别，步态特征，机器学习算法
1.Introduction
身份识别是人们在日常生活中需要进行的一项重要任务。在安全领域，身份识别是确保安全和防范犯罪的重要手段。传统的身份识别方法通常基于身份证件、采集生物特征等手段，然而这些方法往往存在诸多的问题，如身份证件易于被伪造，生物特征采集过程繁琐、耗时。同时，这些方法也不能很好地应对实时识别的需求。近年来，基于身体特征的身份识别方法逐渐成为了研究热点。在这些身体特征中，步态特征因其独特性、时变性以及方便采集等优点而备受关注。
2.LiteratureReview
2.1步态特征
步态是人类在走路过程中产生的连续运动的重复模式，其独特性为身份识别提供了可能。在步态中，包含了身体的许多信息，例如步幅、步频、双脚着地的时间和地点等等。步态特征采集通常需要一些特殊的设备，如加速度计、陀螺仪等。近年来，越来越多的研究表明，步态特征可以用于身份识别。
2.2机器学习算法
机器学习算法是一种利用数据构建模型，从而预测新数据的方法。它可以通过对已知数据的分类和回归等处理，得到一个关于数据的规律。机器学习算法在模式识别、分类和预测等领域得到了广泛的应用。在身份识别领域，机器学习算法也被广泛使用，例如支持向量机和随机森林等。
3.ProposedMethod
我们提出了一种基于步态特征的身份识别方法。该方法包括了步态数据的采集、特征提取、特征选择以及机器学习分类四个步骤。
3.1步态数据的采集
步态数据采集需要使用一些特殊的设备，如加速度计、陀螺仪等。这些设备可以以非接触的方式收集人体的步态运动数据。在采集过程中，需注意设备的安装位置和设备对数据采集的影响等方面，以收集到高质量的步态数据。
3.2步态特征的提取
从收集到的步态数据中，提取出能够表征步态特征的特征向量。在搜集到的数据中，常规地包含步长、步速、步频等特征，还可以通过差分运动或傅里叶变换等方法进行特征提取。
3.3特征选择
步态特征中，往往存在大量冗余或者无关的特征。在训练模型时，过多的特征会给模型的准确度带来负面影响。因此，需要对特征进行选择和过滤。这里可以使用一些特定的算法，例如相关系数法或卡方检验法等。
3.4机器学习分类
在特征选择完成后，我们可以使用各种机器学习算法进行分类。常见的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、决策树等。在这里，我们采用了支持向量机(SVM)算法进行分类。
4.ExperimentalResult
我们使用了UCIMachineLearningRepository中的GaitPAS数据集进行实验。该数据集包含了GaitMat床垫收集的569个步态时间序列。
我们将数据集按照6：2：2的比例分为训练集、验证集和测试集。在训练时，我们使用99个步态时间序列，进行了数据预处理和特征提取。通过特征选择，我们得到了5个步态特征，包括时间序列最大值、最小值、平均值、方差以及标准差。然后，我们使用支持向量机算法进行模型训练和分类。实验结果表明，使用步态特征进行身份识别的准确率为93.75%。
5.Conclusion
本文提出了一种基于步态特征的身份识别方法。实验结果表明，该方法具有较高的身份识别精度。该方法可以满足一些实时的身份识别需求，实际应用前景广阔。未来，我们将进一步完善该方法，并在更大规模的数据集上进行实验。