基于加速度計(jì)的步態(tài)身份識(shí)別.pdf

1、隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，數(shù)字信息與個(gè)人生活息息相關(guān)。當(dāng)今社會(huì)面臨信息泄露及盜取的安全挑戰(zhàn)，同時(shí)高科技犯罪及恐怖襲擊威脅著社會(huì)安全，社會(huì)需要新的認(rèn)證技術(shù)來(lái)解決這些安全問(wèn)題。生物特征識(shí)別技術(shù)以其出色的防偽性受到了大量關(guān)注，步態(tài)作為人體的行為特征，以其極高的隱蔽性和防偽性引來(lái)大批學(xué)者研究。步態(tài)身份識(shí)別是步態(tài)研究中較新的一個(gè)方向，在社會(huì)安全及信息安全方面有極大的研究?jī)r(jià)值。本文進(jìn)行了基于加速度計(jì)的步態(tài)身份識(shí)別研究。
　　加速度傳感器普及率高和信

2、號(hào)容易采集等特點(diǎn)給步態(tài)身份識(shí)別的研究帶來(lái)極大的便利，本文使用步態(tài)加速度信號(hào)，通過(guò)識(shí)別步態(tài)加速度信號(hào)而達(dá)到識(shí)別步態(tài)采集者個(gè)體的目的。本文主要工作如下：
　　本文對(duì)步態(tài)加速度信號(hào)的數(shù)據(jù)處理過(guò)程做了詳細(xì)的研究，并對(duì)設(shè)計(jì)了區(qū)域最大值尋找周期分割點(diǎn)的方法。為了驗(yàn)證步態(tài)身份識(shí)別效果，對(duì)步態(tài)典型周期進(jìn)行了DTW匹配識(shí)別。x軸加速度信號(hào)最佳實(shí)驗(yàn)結(jié)果：FRR=2.56％，F(xiàn)AR=3.21%；y軸加速度信號(hào)最佳實(shí)驗(yàn)結(jié)果：FRR=5.98%，F(xiàn)AR=5

3、.63%；z軸加速度信號(hào)最佳實(shí)驗(yàn)結(jié)果：FRR=6.84%，F(xiàn)AR=7.69%。通過(guò)實(shí)驗(yàn)觀察對(duì)比發(fā)現(xiàn)，x軸加速度信號(hào)識(shí)別效果最好，同時(shí)穩(wěn)定性最高。融合x(chóng)軸與y軸DTW距離進(jìn)行了進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)，得到最佳實(shí)驗(yàn)結(jié)果：FRR=0.85%，F(xiàn)AR=1.78%，識(shí)別效果進(jìn)一步提高。
　　本文創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　（1）對(duì)步態(tài)加速度信號(hào)使用基于周期提取的特征提取方法，針對(duì)周期提取的易錯(cuò)性，本文提出了通過(guò)區(qū)域最大值尋找周期分割點(diǎn)的方法。此方法對(duì)區(qū)域最

4、大值所在的尖峰高度及寬度雙重限制，并結(jié)合周期長(zhǎng)度共同判斷周期分割點(diǎn)，有效解決了尖峰雙極值點(diǎn)的問(wèn)題，大大減小了周期提取的錯(cuò)誤率。為了去除不良周期及數(shù)據(jù)冗余，同時(shí)減小時(shí)間消耗，本文設(shè)計(jì)了通過(guò)平均周期提取典型周期的方法，大大減小了時(shí)間復(fù)雜度。
　?。?）針對(duì)步態(tài)加速度信號(hào)在采集時(shí)傳感器安裝角度的變化對(duì)步態(tài)信號(hào)有較大影響的問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了旋轉(zhuǎn)DTW匹配方法。兩步態(tài)樣本典型周期通過(guò)旋轉(zhuǎn)來(lái)尋找樣本間的角度差異，為了快速的找到樣本間角度差異，本