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随着智能传感器技术的发展,基于运动传感器的身份识别成为了研究热点之一。现有方法存在识别率低、实现复杂、应用困难等问题,因此能够进一步优化识别方法并提高识别率具有重大意义。针对以上问题,提出了一种基于多运动传感器采集腕部运动特征的身份识别方法。首先对测试群体进行数据采集、数据筛选和预处理;随后对采集到的五类特征数据进行特征值提取和数据权重分析,利用提取出的25个运动特征值,构建人体步态特征数学模型;最后构建BP神经网络进行训练和匹配识别实验,从而实现对人物身份的精准辨别。结果表明,该方法可以快速地对固