基于步態(tài)觸覺信息的身份識別研究.pdf

1、在安全認證需求日趨普遍和嚴格的信息時代，身份證、特制鑰匙和密碼等傳統(tǒng)身份認證技術因易被偽造而不能適應新環(huán)境下的需求，生物特征識別技術被寄予厚望。指紋、掌紋、掌形、虹膜、人臉、DNA、語音和簽名等生物特征識別技術已在保證個人資訊安全，防止恐怖事件發(fā)生、打擊經濟犯罪等方面發(fā)揮著重要作用。但這些生物特征識別技術屬于近距離身份識別技術，需要參與者密切配合，容易引起人權糾紛。步態(tài)識別作為一種獨特的遠距離身份識別技術，其信息采集具有非侵入性和隱蔽性

2、等優(yōu)點，因此被采集對象不易察覺而偽裝，也不會引起人權糾紛。
　　 認知科學、運動生物力學和刑事偵查學的研究表明，步態(tài)觸覺信息包含豐富的步行模式和習慣等個體特征，有鑒別身份的潛力。本文從運動生物力學的角度系統(tǒng)地研究了基于步態(tài)觸覺信息的身份識別方法，研究三維地面反作用力的獲取、預處理和步態(tài)特征提取、選擇及分類識別的方法?；诓綉B(tài)觸覺信息的身份識別技術因其獨有的不受復雜背景干擾和遮擋影響的優(yōu)點，必將成為遠距離身份識別領域的重要方向，該

3、研究工作具有重要的理論意義和廣闊的應用前景。全文主要工作和創(chuàng)新性成果總結如下：
　　 (1)從多個角度分析了基于步態(tài)觸覺信息的身份識別的可行性及其研究意義，并制定了研究方案。使用5個自行研制的三維力測力臺以等間隔交替拼裝的方式搭建了一條步態(tài)觸覺信息采集通道，該通道可以獲取不同人群相對自然地行走時連續(xù)、完整的步態(tài)觸覺信息。利用此通道，我們建立了ITCSH Gait I、ITCSHGait II和ITCSH GaitⅢ三個規(guī)模不同、

4、信息量不同的步態(tài)觸覺信息數據庫，ITCSHGaitⅢ還包含5個視角的同步步態(tài)圖像序列。這三個步態(tài)數據庫的建立填補了目前國際上此類步態(tài)數據的空白，對推動步態(tài)識別研究具有積極作用。
　　 (2)為了保證數據質量，選用小波變換硬閾值法對地面反作用力數據去噪。為了增強小波包分解提取的頻域步態(tài)特征的可比性，提出了波形對齊方法，還提出了有效擴展步態(tài)樣本的樣本拆分方法。實驗結果證實了這三種數據預處理方法對提高分類性能有利。首次通過實驗證實了對

5、地面反作用力進行最小-最大值標準化、z-score標準化和體重加權標準化中任意一種以降低量綱差異為目的的數據標準化處理都會不同程度地降低分類性能，并分析了可能的原因。
　　 (3)提出了一種基于波形特征點檢測的時域步態(tài)特征提取方法，該方法從三維地面反作用力中提取出反映步態(tài)整體和細節(jié)特征的時空參數和動力學參數，并通過計算方法建立了一些構造動力學參數，將這些參數構成具有明確物理意義的時域步態(tài)特征用于識別。我們還提出采用基于組內相關系

6、數(ICC)的重復性驗證方法和基于Kruskal-Wallis秩和檢驗的差異顯著性檢驗方法驗證這些時域步態(tài)特征的穩(wěn)定性和唯一性，實驗結果證明這些時域步態(tài)特征具有較好的穩(wěn)定性和差異性。也采用小波包分解方法提取了頻域步態(tài)特征，對比發(fā)現基于波形特征點檢測的時域步態(tài)特征提取方法有利于幫助理解步態(tài)識別的原理。
　　 (4)提出了組合相關性測度和最好優(yōu)先搜索的CFS特征選擇方法，該方法能最大限度地減少與分類無關的冗余步態(tài)特征；還提出了利用分

7、類器分類性能反饋的SVM-Wrapper特征選擇方法，這兩種方法都能真正減少所需提取的特征數目。在實驗和理論分析基礎上，提出了“CFS+PCA”和“CFS+SVM-Wrapper”兩種組合式特征選擇方法。我們選擇基于高斯徑向基核函數的支持向量機(RBF-SVM)分類器測試了各種步態(tài)特征選擇方法的性能，實驗結果證明了CFS法和SVM-Wrapper法具有優(yōu)良的性能，而“CFS+PCA”和“CFS+SVM-Wrapper”兩種組合式特征選擇

8、方法既能最大限度地降低特征維數，又能保持較好的分類性能。采用模糊C均值判據（FCM法）對頻域步態(tài)特征進行初選能夠大大降低特征維數。同時，分類識別實驗也證實了RBF-SVM分類器在小樣本情況下也能夠將步態(tài)樣本很好地分類和識別出來，其分類識別性能比KNN分類器好很多。
　　 (5)分析發(fā)現，識別出錯大多發(fā)生在體重接近人群和行走速度變化較大時。因此，我們提出了采用支持向量回歸模型從時域步態(tài)特征實時恢復被測對象的體重和身高，可以為提高步