【摘 要】
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提出一种可用于门禁和考勤系统的静态触觉步态识别方法.首先,对压力测试板采集的裸脚静止足底压力图像进行划分区域、去噪和筛选等预处理以消除噪声点对特征提取的影响;其次,
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室; 安徽大学电子信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61172127);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20113401110006);安徽省高校优秀青年人才基金资助项目(2012SQRL0172D);安徽省自然科学基金资助项目(1208085QF104)
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提出一种可用于门禁和考勤系统的静态触觉步态识别方法.首先,对压力测试板采集的裸脚静止足底压力图像进行划分区域、去噪和筛选等预处理以消除噪声点对特征提取的影响;其次,根据足底不同区域最大压力点和压力中心点的坐标及压力值提取拉普拉斯谱特征,同时结合足底形状及压力比值特征以提高算法的鲁棒性;最后,利用一对一的支持向量机(SVM)多分类方法在50人左、右脚的静态步态数据上训练分类器并进行分类识别,结果表明该算法受外界干扰小,其平均识别率达96%.
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