基于步態(tài)觸覺(jué)特征的生物特征識(shí)別.pdf

1、通信技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展從根本上影響了人類的生活方式，社會(huì)對(duì)于身份認(rèn)證的準(zhǔn)確性、安全性和實(shí)用性提出了更高的要求，生物特征識(shí)別技術(shù)受到了廣泛的關(guān)注?；诓綉B(tài)觸覺(jué)特征的生物特征識(shí)別方法是一種新興的身份識(shí)別技術(shù)，與其它生物特征識(shí)別技術(shù)相比，基于步態(tài)觸覺(jué)特征的身份識(shí)別具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，第一，步態(tài)觸覺(jué)信息的采集并不需要被測(cè)者的配合，可采取遠(yuǎn)距離非接觸式的采集方式，不會(huì)涉及到隱私等問(wèn)題；第二，步態(tài)主要由先天因素和后天因素影響，先天因素主要是指人體的

2、腳型骨骼，后天因素則包括成長(zhǎng)環(huán)境、習(xí)慣等，因此步態(tài)具有特定性和相對(duì)穩(wěn)定性，不易偽裝和模仿，非常適合用于生物特征識(shí)別。
　　 基于步態(tài)觸覺(jué)特征的生物特征識(shí)別才剛剛起步，有關(guān)這方面的研究非常少，因此本文在介紹步態(tài)觸覺(jué)信息的基礎(chǔ)上，深入研究了如何利用步態(tài)觸覺(jué)特征完成身份識(shí)別，全文的主要研究工作如下：
　　 首先簡(jiǎn)要介紹了步態(tài)觸覺(jué)特征的生理本質(zhì)、分類、模型和應(yīng)用，隨后主要針對(duì)三維地面反作用力，詳細(xì)說(shuō)明了實(shí)現(xiàn)生物特征識(shí)別的步驟以及

3、需要解決的難點(diǎn)。
　　 在分析常用步態(tài)觸覺(jué)信息獲取裝置的原理和不足的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)研制了一種包括壓力測(cè)試板和三維測(cè)力臺(tái)的測(cè)量平臺(tái)，該測(cè)量平臺(tái)能夠測(cè)量包括足底壓力分布和三維地面反作用力在內(nèi)的完整步態(tài)觸覺(jué)信息。利用該測(cè)量平臺(tái)獲取了完整步態(tài)觸覺(jué)信息，建立了步態(tài)觸覺(jué)信息數(shù)據(jù)庫(kù)，隨后針對(duì)步態(tài)觸覺(jué)信息信號(hào)的特點(diǎn)，選取適當(dāng)?shù)姆绞綄?duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，有效地消除了噪聲，又較好地保留了原始信號(hào)中的有效特征點(diǎn)，最后應(yīng)用去噪后的信號(hào)，考察了三維

4、地面反作用力的重復(fù)性和唯一性，證明了其滿足進(jìn)行生物特征識(shí)別的基本條件。
　　 接下來(lái)討論了從原始信號(hào)中提取有效特征的方式，經(jīng)過(guò)去噪處理后的信號(hào)中包含了大量的有用特征，如何提取這些特征對(duì)提高識(shí)別的準(zhǔn)確性十分重要，通過(guò)分析常用特征提取方法的原理和適用范圍，結(jié)合考慮GRF信號(hào)的特點(diǎn)，選取小波包分解作為特征提取方法，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行大量不同的分解，提高信號(hào)的時(shí)頻分辨率。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)步態(tài)觸覺(jué)信息數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，將原始信號(hào)分解到不

5、同的頻段上，選用能最清晰表現(xiàn)信號(hào)特征的小波包系數(shù)作為初始特征表征，為身份識(shí)別的下一步提供更精確的數(shù)據(jù)。
　　 隨后討論了特征選擇和識(shí)別的方法，特征選擇是模式識(shí)別中的關(guān)鍵步驟，它可以減少冗余特征，提供更快和更有效的模型，特征選擇子集往往決定了最終的識(shí)別效率。本文提出了混合型的特征選擇方法：采用基于模糊集的特征選擇法進(jìn)行首次特征選擇，再利用遺傳算法或蟻群算法進(jìn)行二次特征挑選，在二次特征挑選中會(huì)用到分類器，支持向量機(jī)能夠避免產(chǎn)生局部最

6、小值，確保得到有效解，并且對(duì)小樣本識(shí)別問(wèn)題尤為有效，因此被用做分類。為了展示算法的有效性，采用它對(duì)步態(tài)觸覺(jué)特征數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過(guò)識(shí)別率比較和特征重構(gòu)，比較了單純采用一步特征選擇和采用混合算法的效率，也對(duì)遺傳算法和蟻群算法的效率進(jìn)行了對(duì)比。
　　 前面的幾章介紹了基于單步步態(tài)觸覺(jué)特征的生物識(shí)別算法，在此研究的基礎(chǔ)上，介紹了基于多步步態(tài)觸覺(jué)信息的生物特征識(shí)別算法，構(gòu)建了基于步態(tài)觸覺(jué)特征的生物特征識(shí)別系統(tǒng)，詳細(xì)說(shuō)明了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)