【摘 要】
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针对现有步态识别研究中步态识别率低、算法单一等问题,提出了一种基于惯性运动传感器的步态识别方法。首先,该方法结合动态时间规整与人工神经网络,通过前者提取固定长度的
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院,宁波职业技术学院电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1809201),浙江省公益技术研究计划项目(LGG18F010011,LGG19F010004),浙江省2016年度高等教育教学改革项目(jg20160237),浙江省高等教育“十三五”第一批教学改革研究项目(jg20180471)
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针对现有步态识别研究中步态识别率低、算法单一等问题,提出了一种基于惯性运动传感器的步态识别方法。首先,该方法结合动态时间规整与人工神经网络,通过前者提取固定长度的步态特征,并设置成本函数的阈值来判别后者的正负输入,提取得到波形特征。其次,运用列文伯格-马夸尔特算法改进标准BP神经网络,最终完成步态识别。实验证明所提的改进步态识别方法将平均步态识别率和相等错误率维持在91.5%和9.1%,较好地提高了步态识别的准确率。因此,该方法可作为高级认证方法的补充,以增加个人信息的隐私和安全性,适合实验室仪器安全管理
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