基于加速度計的步態(tài)身份識別.pdf

1、隨著社會的不斷發(fā)展，數(shù)字信息與個人生活息息相關(guān)。當今社會面臨信息泄露及盜取的安全挑戰(zhàn)，同時高科技犯罪及恐怖襲擊威脅著社會安全，社會需要新的認證技術(shù)來解決這些安全問題。生物特征識別技術(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大批學者研究。步態(tài)身份識別是步態(tài)研究中較新的一個方向，在社會安全及信息安全方面有極大的研究價值。本文進行了基于加速度計的步態(tài)身份識別研究。
　　加速度傳感器普及率高和信

2、號容易采集等特點給步態(tài)身份識別的研究帶來極大的便利，本文使用步態(tài)加速度信號，通過識別步態(tài)加速度信號而達到識別步態(tài)采集者個體的目的。本文主要工作如下：
　　本文對步態(tài)加速度信號的數(shù)據(jù)處理過程做了詳細的研究，并對設(shè)計了區(qū)域最大值尋找周期分割點的方法。為了驗證步態(tài)身份識別效果，對步態(tài)典型周期進行了DTW匹配識別。x軸加速度信號最佳實驗結(jié)果：FRR=2.56％，F(xiàn)AR=3.21%；y軸加速度信號最佳實驗結(jié)果：FRR=5.98%，F(xiàn)AR=5

3、.63%；z軸加速度信號最佳實驗結(jié)果：FRR=6.84%，F(xiàn)AR=7.69%。通過實驗觀察對比發(fā)現(xiàn)，x軸加速度信號識別效果最好，同時穩(wěn)定性最高。融合x軸與y軸DTW距離進行了進一步實驗，得到最佳實驗結(jié)果：FRR=0.85%，F(xiàn)AR=1.78%，識別效果進一步提高。
　　本文創(chuàng)新點如下：
　?。?）對步態(tài)加速度信號使用基于周期提取的特征提取方法，針對周期提取的易錯性，本文提出了通過區(qū)域最大值尋找周期分割點的方法。此方法對區(qū)域最

4、大值所在的尖峰高度及寬度雙重限制，并結(jié)合周期長度共同判斷周期分割點，有效解決了尖峰雙極值點的問題，大大減小了周期提取的錯誤率。為了去除不良周期及數(shù)據(jù)冗余，同時減小時間消耗，本文設(shè)計了通過平均周期提取典型周期的方法，大大減小了時間復(fù)雜度。
　?。?）針對步態(tài)加速度信號在采集時傳感器安裝角度的變化對步態(tài)信號有較大影響的問題，本文設(shè)計了旋轉(zhuǎn)DTW匹配方法。兩步態(tài)樣本典型周期通過旋轉(zhuǎn)來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