加速度传感器与K-近邻算法在人体步态识别中的应用

"基于K-近邻算法的人体步态识别" 本文主要探讨了一种创新的步态识别技术，该技术采用K-近邻(K-NN)算法作为核心识别手段，针对传统步态特征提取过程中遇到的高维问题和复杂的变换挑战。由张腾腾、赵桐和崔畅共同完成的研究，此工作是国家级大学生创新创业训练计划项目的一部分。 步态识别是一种生物特征识别技术，它基于人的行走方式来识别个体。在本文中，研究人员利用加速度传感器来收集人体在行走过程中的侧向、垂直和前进方向的步态加速度数据。这种传感器可以捕捉到步行时身体各部位的运动变化，为特征提取提供原始数据。 为了简化高维数据并突出关键信息，研究者提出了一个新方法，即通过识别步态中的“跃度”来区分动态和静态部分。跃度是指行走中脚步的抬起和落地瞬间，这个概念有助于从连续的加速度数据中分割出有意义的部分。接着，他们计算动态和静态部分在三个方向上的标准差，从而得到六个特征指标。这六个特征被认为是区分不同个体的独特标识，可用于身份识别。 在进行身份识别时，K-近邻算法被引入。K-NN算法是一种监督学习方法，它根据已知类别数据的训练集，通过计算新样本与每个训练样本之间的距离，找到最近的K个邻居，然后根据邻居的类别进行预测。在本研究中，K-NN算法计算了测试样本与训练样本之间的最小欧氏距离，以此判断测试对象的身份。 实验结果显示，只要测试环境与训练环境保持一致，通过提取的这六个步态特征，结合K-近邻算法，能够准确识别出测试对象。这一发现强调了在特定条件下，步态特征的稳定性和可识别性。 关键词涵盖了步态识别的关键元素，包括步态本身、加速度传感器的作用、跃度作为特征划分的依据以及K-近邻算法在识别过程中的应用。这篇论文的研究成果对生物识别技术，特别是步态识别领域具有一定的理论价值和实际应用潜力，对于提高生物识别系统的效率和准确性有积极意义。