步态识别的方法
步态识别是一种生物特征识别的技术，通过分析个体的步行方式来进行身份验证或识别。步态识别常常应用于生物识别系统、安防系统等领域。以下是一些常见的步态识别方法：
1.计算机视觉方法：
•基于视频分析：使用摄像头记录个体的步行动作，然后通过计算机视觉算法提取步态特征，如步幅、步速、步态周期等，
进行身份验证。
•深度学习：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），对步行视频进行特征学习和识别。
2.传感器方法：
•加速度计和陀螺仪：使用穿戴式设备，如智能手机或专用传感器，通过加速度计和陀螺仪记录用户的步行模式，并提取相
关特征进行身份验证。
•地板传感器：在地板上布置传感器，通过检测步行引起的地板振动来识别步态。
3.生物特征识别：
•生物特征结合：结合其他生物特征识别技术，如面部识别或指纹识别，与步态识别相结合提高整体身份验证的准确性。
4.无监督学习方法：
•基于聚类的方法：使用聚类算法对步行特征进行分组，从而对个体进行识别。
•生成对抗网络（GAN）：使用生成对抗网络训练生成模型，从而生成逼真的步态序列，用于提高识别模型的性能。
5.可穿戴设备：
•智能鞋：集成传感器的智能鞋可用于监测步行方式，并通过内置算法进行身份验证。
•智能服装：具有集成传感器的智能服装也可以用于捕捉步行特征。
步态识别的准确性很大程度上取决于采用的方法以及所用数据的质量。综合使用多种传感器和算法通常可以提高步态识别系统的性能。
基于时空双流网络和特征聚合的步态识别算法研究 基于时空双流网络和特征聚合的步态识别算法研究 摘要：近年来，随着智能技术的不断发展，步态识别算法在人体行为识别、身份认证等领域广泛应用。本文基于时空双流网络和特征聚合的方法，进行步态识别算法的研究和实验。实验结果表明，该算法在步态识别精度、鲁棒性和实时性方面具有明显优势。 1. 引言 步态识别技术是一种通过分析人体运动模式，识别和辨别个体的行走状态的技术。它具有广泛的应用价值，如安防监控、智能家居和医疗辅助等领域。随着计算机视觉和机器学习的发展，步态识别算法取得了长足的进展，但仍存在着识别精度不高、鲁棒性差和对实时性要求较高等问题。因此，本文结合时空双流网络和特征聚合方法，提出了一种改进的步态识别算法。 2. 相关工作 步态识别算法的关键是提取有效的特征。传统的特征提取方法主要包括形态测量法、统计量分析法和频域分析法等。然而，这些方法对抗干扰性较差，无法满足复杂环境下的步态识别需求。在深度学习的推动下，一些基于深度神经网络的方法被提出。其中，时空双流网络是一种典型的网络架构，可以提取时空特征。 3. 算法设计 本文所提出的步态识别算法主要包括数据预处理、特征提取、特征聚合和分类器训练四个阶段。首先，采集行走数据并进行预处理，包括数据对齐、噪声去除和降维等。然后，利用时空双流网络提取时空特征，获得时间序列特征和空间序列特征。
接下来，通过特征聚合方法将时空特征融合为一个综合特征向量。最后，采用分类器进行训练和步态识别。 4. 实验与结果分析 通过在公开数据集上进行实验，评估所提出的算法的性能。实验结果表明，所提出的步态识别算法在准确率、召回率和F1值等评价指标上都明显优于传统方法。同时，该算法具有较强的鲁棒性，在复杂环境下也能保持较高的识别精度。此外，算法具有较低的计算复杂度，能够满足实时步态识别的需求。 5. 总结 本文基于时空双流网络和特征聚合方法，提出了一种改进的步态识别算法。实验结果表明，该算法在步态识别精度、鲁棒性和实时性方面具有明显优势。未来的研究可以继续优化算法，提升其在复杂环境和特定任务下的适应性和性能，并进一步探索步态识别算法在人机交互、智能医疗和虚拟现实等领域的应用 综上所述，本文提出了一种基于时空双流网络和特征聚合方法的步态识别算法。通过实验验证，该算法在准确率、召回率和F1值等评价指标上优于传统方法，并具有较强的鲁棒性和实时性。未来的研究可以进一步优化算法，拓展其在人机交互、智能医疗和虚拟现实等领域的应用
实用步态数据库的建立和步态特征提取与表征方法 实用步态数据库的建立和步态特征提取与表征方法 摘要：步态识别在个人身份验证、追踪、健康监测和安全等领域具有广泛的应用前景。为了实现高效准确的步态识别，建立实用的步态数据库非常重要。本文介绍了步态数据库的建立方法，并提出了一种基于特征提取和表征方法的步态识别算法。该算法可以提高步态识别的准确性和稳定性，为实际应用提供了有力支持。 1. 引言 步态识别是目前研究的热点之一。与传统的生物特征识别相比，步态识别具有独特的优势。每个人的步态都是独一无二的，且步态不易模仿，具有很高的安全性。步态识别可以通过分析个体的步态特征，实现对其身份的验证和追踪。此外，步态还可以反映个体的健康状态和行为特征，有助于健康监测和行为分析。因此，步态识别在多个领域具有广泛的应用前景。 2. 步态数据库的建立 步态数据库的建立是进行步态识别研究的基础。一个好的步态数据库应包含多个不同年龄、性别、身高、体重、穿着不同鞋类等不同条件下的样本数据。为了建立一个实用的步态数据库，需要考虑以下几个因素： （1）数据采集设备：数据采集设备应具备高精度、高稳 定性，以保证采集到的步态数据能准确反映个体的步态特征。常用的数据采集设备包括传感器、摄像机等。 （2）数据采集环境：数据采集环境应尽量模拟实际应用 场景，例如户外、室内、平坦地面、不同光线条件等。这样可以提高步态识别算法在实际场景中的适用性。
（3）数据采集方法：数据采集方法包括步态采集的时机、步态采集的方式等。一般采集步态数据的时机应选择个体在走路的自然状态下，采集步态数据的方式可以是骨骼运动捕捉、压力传感器检测等。 （4）数据预处理：数据预处理是步态数据库建立的重要 环节，它对步态识别算法的准确性和稳定性有着重要影响。数据预处理包括去噪处理、降噪处理、数据标准化等。 3. 步态特征提取与表征方法 步态识别的核心是从采集到的步态数据中提取有效的特征并进行表征。常用的步态特征提取与表征方法包括以下几种：（1）时域特征提取：时域特征提取是从步态数据的时间 序列中提取特征。例如，步态周期、步长、步速等。 （2）频域特征提取：频域特征提取是通过将步态数据进 行频谱分析，提取其频域特征。例如，能量、功率谱密度等。 （3）时频域特征提取：时频域特征提取是将时域和频域 特征相结合，综合考虑步态数据的动态特征和频谱特征。 （4）动态特征提取：动态特征提取是指从多个步态数据 中提取特征，以获得更全面准确的信息。例如，特征序列、动态对比度等。 （5）表征方法：表征方法是将提取到的步态特征进行综 合和转换，得到更具表达能力的特征表示。常用的表征方法包括主成分分析、线性判别分析等。 4. 实验结果与分析 为了验证提出的步态识别算法的有效性和准确性，我们使用实际采集到的步态数据集进行实验。实验结果表明，提出的步态识别算法能够在不同条件下实现高准确率的步态识别。 5. 结论
基于深度学习的步态识别方法研究 基于深度学习的步态识别方法研究 摘要：近年来，步态识别在人类行为分析、生物特征认证等领域得到了广泛应用。本文基于深度学习，综述了步态识别方法的研究进展，重点分析了基于深度学习的步态识别方法、网络架构以及数据集的选择和预处理等关键问题，并探讨了步态识别面临的挑战及未来的发展方向。 一、引言 步态是指人体行走时身体的运动方式，它具有个体差异性、时空相关性和非侵入性等特点，被广泛应用于人体识别、活动分析、人身份认证等领域。步态识别技术的研究一直受到学者们的关注。随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的步态识别方法逐渐成为研究的热点。 二、基于深度学习的步态识别方法 1. 数据集的选择和预处理 步态识别需要大量的训练数据来进行模型训练。数据集的选择和预处理是步态识别中的重要问题。常用的数据集有CASIA-B 和OU-ISIR。在数据预处理方面，常用的方法包括数据归一化、数据增强、数据平衡等。 2. 单帧步态识别方法 单帧步态识别方法是基于单张图像进行识别的。常用的方法包括传统的人工特征提取方法和基于深度学习的方法。人工特征提取方法在特征选择、特征提取和分类器设计等方面存在一定的局限性。而基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等，能够自 动提取图像中的特征，具有更强的表达能力，取得了不错的识
别效果。 3. 动态步态识别方法 动态步态识别方法是基于时间序列数据进行识别的。这类方法可以充分利用步态序列的时空相关性，提高识别准确率。常用的方法包括基于深度学习的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。这些方法能够自动学习序列数据中的时序信息，具有较好的鲁棒性和泛化能力。 三、步态识别面临的挑战 1. 视角多样性 步态识别受到拍摄视角、光照条件等因素的影响，导致步态图像的视角多样性，增加了识别难度。 2. 遮挡问题 步态识别过程中，由于动态变化，可能面临部分遮挡的情况，这对于模型的训练和识别带来了一定的困难。 3. 数据集不平衡 常见的步态数据集中，不同个体的样本数量存在不平衡问题，这可能导致模型训练的偏向性，降低了步态识别的准确性。 四、未来发展方向 1. 引入多模态信息 将多模态信息（如红外图像、声音等）与步态图像进行融合，可以进一步提高步态识别的准确率和鲁棒性。 2. 迁移学习与自适应方法 通过迁移学习和自适应方法，将已有的步态识别模型应用于其他任务中，可以减少新任务的数据需求，提高识别性能。 3. 强化学习与深度强化学习 应用强化学习和深度强化学习方法，可以改进步态识别系统的决策过程，提高系统的智能性和交互性。
基于人体步态识别技术的视频监控应用研究 随着科技的不断发展，视频监控技术在各个领域中得到了广泛的应用。基于人体步态 识别技术的视频监控应用正逐渐成为一个热门的研究领域。人体步态识别技术可以通过分 析人的步态特征来识别并跟踪特定的个体，这种技术在视频监控领域中具有重要的应用价值。本文将针对基于人体步态识别技术的视频监控应用展开研究，探讨其在安防、智能交 通等领域中的应用前景，并对相关技术进行分析和探讨。 一、人体步态识别技术的原理和方法 人体步态识别技术是一种通过分析人的行走特征来识别和跟踪个体的技术。该技术的 原理是通过获取目标的步行行为，并提取其中的特征信息，然后通过比对和识别来实现对 个体的追踪和监控。在实际应用中，人体步态识别技术主要是通过摄像头获取视频图像， 并利用图像处理和模式识别技术来提取和分析人的步行特征，从而实现对个体的识别和跟踪。 人体步态识别技术的方法主要可以分为以下几种：基于形态学的方法、基于能量的方法、基于模型的方法、基于统计的方法等。基于形态学的方法是通过对视频图像进行形态 学分析，提取出步态特征进行识别；基于能量的方法则是利用目标行走时产生的能量势场 进行特征提取和识别；基于模型的方法则是通过建立行人行走的数学模型进行识别和跟踪；基于统计的方法则是通过对行人步行轨迹进行统计分析，提取出特征进行识别和跟踪。这 些方法各有特点，可以根据具体的应用场景进行选择和组合使用。 基于人体步态识别技术的视频监控应用具有广泛的应用前景，主要体现在以下几个方面： 1. 安防监控 在安防监控领域中，基于人体步态识别技术可以实现对特定个体的实时监控和跟踪。 通过对目标的步行特征进行分析和识别，可以实现对潜在嫌疑人员或可疑行为的实时监控 和提醒，大大提高了安全防范的效果。通过对步态特征的提取和分析，还可以实现对目标 的身份确认和记录，提高了监控系统的精准度和可靠性。 2. 智能交通 在智能交通领域中，基于人体步态识别技术可以实现对行人行走轨迹的实时监控和分析。通过对行人的步态特征进行提取和识别，可以实现对人流量的统计和预测，为城市交 通管理和规划提供重要的参考数据。与此基于人体步态识别技术的智能交通系统还可以实 现对交通违法行为的监控和处罚，提高了城市交通管理的科学性和便捷性。 3. 智能家居
基于MPSO-BP神经网络方法的人体步态识别 孙楠;骆敏舟;王玉成;赵汉宾 【摘要】为提高人体下肢步态相位识别准确率以实现外骨骼机器人控制,采用一种改进的粒子群优化MPSO-BP神经网络方法识别不同运动模式下的人体步态相位.通过自适应调整学习因子构造MPSO-BP神经网络分类器,以多种传感信息组成的特征向量样本集训练神经网络分类器,用于识别人体下肢在平地行走、上楼梯和起坐三种典型运动模式下的步态相位.实验结果表明,MPSO-BP神经网络分类器能有效识别三种不同运动模式的步态相位,识别准确率均达到96％以上,识别性能优于传统的BP神经网络模型和粒子群优化神经网络模型.%To improve the accuracy rate of human gait phase recognition for controlling the exoskeleton robot, an approach based on Modified Particle Swarm Optimization algorithm-Back Propagation(MPSO-BP)neural network is utilized to divide three types of gait into different phases. Firstly, the MPSO-BP neural network classifier is constructed through regulating the learning factor adaptively, and then the classifier is trained using sample set containing multi-sensor information. Secondly, test the classifier on gait phase recognition in three types of human gait including walk, upstairs and sit-down. The experimental results show that the MPSO-BP neural network classifier can successfully increase the accuracy rate up to averaged 96％above, which is superior to the BP neural network and the particle swarm optimization BP neural network methods. 【期刊名称】《计算机工程与应用》
基于骨架序列的单人步态识别******************河北石家庄 050000 ******************河北石家庄 050000 摘要近期，智能视觉技术越来越多应用到监控安防场景中，其中的步态识 别技术可以通过分析行人行走序列中的姿态与动作来判断身份。传统步态识别方 法的具体应用效果依旧会针对不同衣着和背包场景下步态轮廓图中的身体部位粘连、遮挡、与正常场景差异大等问题的影响。因此，本文使用人体骨架信息进行 识别，来减弱上述问题造成的影响。核心思想在于使用深度学习方法，提取原始 图像序列中的人体骨架关键点，据此构成步态骨架图结构以辅助后继步态识别。 在具体实现中，本文引入多个相同的时空图卷积模块，使得所提取的步态骨架序 列能充分融合空间维度与时间维度两方面的特征信息。实验证明，该网络在CASIA-B数据集上相对于传统的步态骨架方法，达到了更高的性能。 关键词步态识别；骨架序列；图卷积神经网络；深度学习，时空信息 1.研究背景与意义 在智能分析系统的诸多功能中，人员重识别（身份识别）属于重中之重。在 现有的大多数识别方法中，常用的生物特征包括人脸、声纹、虹膜、耳廓、指纹、签字、掌纹等。然而，以上特征皆有明显的缺点，例如人脸识别需要条件比较苛刻，例如目标人脸为正面、近距离、光照良好、摄像机分辨率高、无遮挡，而且 容易通过化妆和整容等方法伪装；目前使用最广泛的行人重识别也受光照、衣服、姿态、遮挡、分辨率低等因素影响。因此，能在一定程度上减弱这些条件限制的 步态识别技术就此产生。 步态识别是近期较前沿的技术之一，它通过分析行走姿态与动作来判断身份。步态识别存在以下优点：步态可由全部视角的清晰度较低的摄像头拍摄，不受图 像分辨率低影响。判断范围大约50米，且可以处理行人在很远处背对监控摄像
步态识别的综述 步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。它利用人体的步态信息作为生物特征来进行身份验证和监测。步态识别在安全领域、医疗领域和智能交通领域等方面有着广泛的应用。本文将对步态识别的原理、方法和应用进行综述。 我们来了解一下步态识别的原理。步态是人体行走时身体的运动模式，包括步幅、步频、步态周期等特征。步态识别利用人体的这些运动特征，通过分析和比较不同个体之间的差异，来识别和辨别个体身份。步态识别的原理主要基于人体运动中的动力学和动力学特征，包括人体的加速度、角速度和关节角度等参数。 在步态识别的方法方面，目前主要有两种常用的方法：基于传感器的方法和基于图像的方法。基于传感器的方法是通过在身体的关键部位（如腰部、腿部）安装加速度计、陀螺仪等传感器，来采集人体的运动数据。然后，通过对这些数据进行处理和分析，提取出特征并进行模式匹配，来实现步态识别。基于图像的方法则是通过采集人体行走时的图像或视频，利用计算机视觉技术来提取人体的轮廓和运动信息，然后进行步态识别。 步态识别在安全领域有着广泛的应用。例如，它可以用于身份验证和出入控制，通过分析个体的步态信息，来判断其是否为合法用户。步态识别还可以用于犯罪侦察和监测，通过比对不同场景中的步态数据，来识别和追踪嫌疑人。此外，步态识别还可以应用于医疗领
域。例如，它可以用于老年人跌倒检测和预防，通过监测老年人的步态特征，来判断其是否存在跌倒风险，并及时采取措施。步态识别还可以用于疾病诊断和康复监测，通过分析患者的步态特征，来评估其疾病的严重程度和康复效果。 除了安全和医疗领域，步态识别还在智能交通领域有着广泛的应用。例如，它可以用于行人检测和行人跟踪，通过分析行人的步态特征，来识别和跟踪行人的运动轨迹。步态识别还可以用于交通监管和交通流量统计，通过分析行人的步态特征，来判断交通违规行为和统计人流量。 步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。它利用人体的步态信息作为生物特征来进行身份验证和监测。步态识别的原理主要基于人体运动中的动力学和动力学特征，通过分析和比较不同个体之间的差异，来识别和辨别个体身份。步态识别的方法主要包括基于传感器的方法和基于图像的方法。步态识别在安全领域、医疗领域和智能交通领域等方面有着广泛的应用。它可以用于身份验证和出入控制、犯罪侦察和监测、老年人跌倒检测和预防、疾病诊断和康复监测、行人检测和行人跟踪、交通监管和交通流量统计等方面。步态识别的发展将为我们的生活带来更多的便利和安全。
基于深度神经网络的运动步态识别技术 第一章：引言 近年来，随着人工智能技术的不断发展，深度神经网络已经成为一种非常有效的机器学习方法。深度神经网络的强大能力使其在许多领域的问题中都表现出色，其中包括人体运动步态识别。人体运动步态识别技术是一种重要的生物特征识别方法，可以通过分析人体在行走、跑步等活动中的运动模式，识别个体的身份特征或者用于疾病诊断和康复监测等应用。本文将介绍基于深度神经网络的运动步态识别技术的原理、方法以及应用场景。 第二章：运动步态识别技术概述 2.1 运动步态的特征表示 人体的运动步态可通过各种方式进行特征表示，包括姿势、角度、加速度等。这些特征可以用来描述人体在运动过程中的运动模式和动作过程。通过对这些特征的提取和分析，可以实现运动步态的识别。 2.2 传统运动步态识别方法 传统的运动步态识别方法主要是基于机器学习和模式识别的技术，如支持向量机、隐马尔可夫模型等。这些方法在一定程度上能够实现对运动步态的识别，但由于对特征表示的要求较高，对人体姿态、角度的准确提取存在一定难度。
第三章：深度神经网络 3.1 深度学习与神经网络 深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法，通过多个神经网络层的组合和训练，实现对复杂数据的表征和学习。神经网络是模拟人脑神经元网络结构的数学模型，可以通过人工构建多层神经元网络来实现对非线性问题的建模和求解。 3.2 深度神经网络在运动步态识别中的应用 深度神经网络在运动步态识别中具有很大的潜力。通过合理设计神经网络结构，并通过大量的训练样本进行网络的训练，深度神经网络能够学习到复杂的特征表示，实现对运动步态的识别。 第四章：基于深度神经网络的运动步态识别方法 4.1 数据采集与预处理 在运动步态识别中，首先需要采集包括姿势、角度、加速度等多种数据信息，对数据进行预处理，如去除噪声、归一化等。 4.2 网络结构设计 基于深度神经网络的运动步态识别需要设计网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。根据问题的复杂程度和数据的特点，可以设计不同的网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
步态识别国内外研究现状 随着科技的不断发展，人工智能技术已经在各个领域得到广泛应用，而步态识别技术也是其中之一。步态识别是指通过对人体的行走姿态进行采集和处理，从中提取出与步态相关的特征进行识别和分类，从而对不同个体的步态进行识别和比对的技术。它有着广泛的应用场景，包括医疗康复、智能安防、体育运动、军事行业等领域。本文将就步态识别技术的国内外研究现状作一浅谈。 一、国外步态识别研究现状 在国外，步态识别技术已经得到了广泛应用和发展，特别是在医疗康复领域。目前，国外步态识别技术主要包括传感器、视觉和传统机器学习等多种方法。 1. 传感器方法 传感器方法是指通过在人体关节、肌肉等部位植入传感器，实时采集人体运动信息，然后通过算法进行处理和分析，从而实现对人体步态的识别。传感器方法具有采集数据精度高、实时性强等特点，因此得到了广泛应用。目前，该方法的代表性研究包括美国麻省理工学院的“石头”系统和英国帝国理工学院的“德马尼卡”系统等。 2. 视觉方法 视觉方法是指通过对人体运动过程进行视频采集和分析，提取
出与步态相关的特征，运用计算机视觉技术进行识别和解析的方法。该方法具有无需植入传感器、不受干扰等优点，但也存在识别精度低等问题。目前，该方法的代表性研究包括美国康奈尔大学的“Gait-Cam”系统、日本东京大学的“智能鞋”系统等。 3. 传统机器学习方法 传统机器学习方法主要是以图像处理和统计学习为基础，对步态数据进行处理和分析，并根据不同特征进行分类和识别。该方法具有应用范围广、精度高等优点，但因特征提取和分类算法不完善而存在一定不足。国外此类系统的代表性研究包括美国宾夕法尼亚州立大学的“SEMG-based”系统和瑞典卡罗琳斯 卡医学院的“BioTac”系统等。 二、国内步态识别研究现状 在国内，步态识别技术的研究起步较晚，但随着技术的不断进步，国内的研究也取得了一些进展。目前，国内的步态识别技术主要包括传感器、视觉和深度学习等方法。 1. 传感器方法 国内的传感器方法包括惯性传感器、压力传感器等多种类型，具有采集精度高、实时性强的优点。国内代表性的研究包括北京大学的“运动惯性数据采集和实时估计系统”和浙江大学的“基于手环的运动姿态/步态识别系统”等。 2. 视觉方法
步态识别技术的发展与应用 步态识别技术是指通过人们的步态来识别身份或者评估身体状况的一种新型技术。这种技术最早可以追溯到上世纪80年代，当时主要应用在医学领域，用于帮 助诊断和治疗身体残疾等方面。随着科技的发展和社会的需要，步态识别技术逐渐开始应用于安防、智能家居、交通出行、体育训练等领域，成为人们身边不可或缺的一种智能化技术。 一、发展历程 步态识别技术的发展源于人们对身体健康和医疗诊断的需求。上世纪80年代，日本的一些医学研究机构开始研究如何通过人们的步态判断脑部损伤患者的康复情况。随后，这项技术开始应用于辅助诊断肌肉骨骼系统疾病，如帕金森病、肌萎缩性侧索硬化症等。此外，步态识别技术还被应用于康复医学、残疾人辅助器具等领域。 随着计算机技术的发展，步态识别技术逐渐向智能化、网络化方向发展，向着 精度更高、实时性更强、应用更广泛的目标不断进发。目前，该技术已被应用于安防、智能家居、交通出行、健康管理、体育训练等多个领域，展现出巨大的应用潜力。 二、应用领域 1. 安防领域 步态识别技术被应用于安防领域的最主要目的是身份识别。通过分析人们的步 态特征，可以从人员中准确识别并匹配出指定的人员，实现出入口管控、进出场馆管理、身份验证等一系列安防操作。此外，步态识别技术也可以识别走路异常的人员，如走路摇晃等，可以及时报警并采取相应措施，保证安全。 2. 智能家居
步态识别技术可以被应用于智能家居，实现家电设备的自动化控制和智能化管理。例如智能门锁可以通过人们的步态识别来判断是否对指定人员开启，并允许家庭成员自由出入。同时，智能灯具可以通过识别人们的步态和位置信息，来实现房间内的全自动照明控制。 3. 交通出行 步态识别技术可以用于交通出行领域，助力交通运输的智能化管理。例如，公 共交通系统可以通过识别人们的步态和身份，来实现进站或换乘时的身份认证和自动售票功能。此外，步态识别技术也可以应用于汽车行业，辅助驾驶人员进行驾驶评估和健康管理。 4. 健康管理 步态识别技术在健康管理领域中被广泛应用。例如，医疗机构可以通过步态识 别技术，对患者进行无接触健康检测，监测患者的身体状况和康复情况。此外，步态识别技术也可以用于老年人和残疾人的健康管理和辅助器具的开发。 5. 体育训练 步态识别技术也被广泛应用于体育训练中，帮助运动员更好地进行训练和竞技。例如，跑步爱好者可以通过步态识别技术，实时监测和纠正自己的跑步姿势，以达到更好的跑步效果。此外，步态识别技术也可以用于分析和预测运动员的受伤风险，优化训练计划，提高运动员的表现。 三、技术难点 步态识别技术的应用对算法、传感器、硬件等方面都提出了高要求。其难点主 要体现在以下几个方面： 1. 算法方面
步态识别国内外研究现状 步态识别技术指通过分析人体步态的生物特征来识别和验证个体身份的一种生物识别技术，该技术可以应用于安全监控、智能家居、医疗健康等领域。本篇论文将从国内外两个方面介绍步态识别技术的研究现状，并分析其存在的问题和未来发展趋势。 一、国内步态识别研究 我国步态识别研究相对起步较晚，但近年来随着科技进步和应用需求的增加，该领域取得了不少进展。目前国内主要的步态识别技术包括基于视频的步态识别技术和基于惯性测量单元（IMU）的步态识别技术。 1. 基于视频的步态识别技术 基于视频的步态识别技术主要通过分析人体在行走过程中的姿态变化、步幅、步速等特征，从而对个体进行身份验证。典型的方法包括基于特征提取的方法、基于模式识别的方法和基于深度学习的方法。 在特征提取方面，优化类的特征选择方法是目前应用最为广泛的技术。例如，Weng等人提出了一种结合多特征的步态识别方法，通过选择人体的关键帧并应用SIFT和HOG特征提取来识别个体身份（Weng等，2016）。但是，该方法存在识别率低和对光照等环境因素的敏感性等问题。
基于模式识别的方法可以分为有监督学习和无监督学习两种。有监督学习方法需要先训练分类器，然后使用测试数据进行验证。吕等人提出了一种基于矩形规范化的卷积神经网络（CNN）模型，能够识别不同的步态(吕等，2018）。无监督 学习方法不需要事先提供标签数据，能够自动地组织数据，提取有价值的结构。吴等人使用了非负矩阵分解方法来探索步态数据中的隐藏结构（吴等，2017）。 基于深度学习的方法目前在步态识别领域也取得了不少进展。Zhang等人提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的步 态识别算法，使用数据增强技术来增加训练数据的数量，并采用多任务学习的方式同时考虑髋关节和膝关节的信息，从而提高识别率（Zhang等，2020）。 2. 基于IMU的步态识别技术 IMU是一种集成了加速度计、陀螺仪和磁力计等多种传感器 的设备，可以实时测量人体在空间中的运动状态。基于IMU 的步态识别技术主要是通过挖掘IMU传感器所提供的加速度 和角速度数据，来识别和验证个体身份。该技术与基于视频的步态识别技术相比，具有时间分辨率高、适应环境性好、隐私性强等特点，但精度相对较低。 目前，基于IMU的步态识别技术主要应用于智能鞋垫、手持 设备等个人佩戴设备上。该领域的研究者主要关注IMU数据 的预处理和特征提取方法，以及算法的实时性和稳定性等问题。张等人提出了一种基于小波变换的步态识别方法，通过分析
基于表面肌电信号的人体动作识别与 交互共3篇 基于表面肌电信号的人体动作识别与交互1 基于表面肌电信号的人体动作识别与交互 随着科技的发展，科学家们推出了更加先进的人体动作识别技术。表面肌电信号技术作为新一代人体动作识别技术的代表，逐渐受到越来越多的关注和研究。一些科技公司也在这一领域中做出了很大的贡献。 表面肌电信号指的是记录人体肌肉运动前的变化。它非常符合人体的自然需要，因为不需要戴设备、无需建立复杂系统，就能够收集有用的数据。而对于观察肌肉活动，表面肌电信号的采集是一项有效的工具，它可以帮助我们更好地理解肌肉运动的运动学和动力学特性。 在人体动作识别方面，表面肌电信号为我们提供了可靠的方法。通过收集人体肌肉的电信号并对其进行分析，我们可以通过 计算来获取运动信息，即人体的动作。这项技术可以用于运动控制器和假肢等设备的开发，在医学领域能够帮助康复患者更好地恢复肌肉运动功能，提高康复效率。 除了运动识别，在人体交互方面表面肌电信号也有广泛的应用。通过收集肌肉活动的信息，我们可以为人体提供不同的交互方式。例如，手势识别技术可以帮助人们在没有鼠标、键盘等外
界工具的情况下进行操作，这将在未来成为技术的新趋势。在虚拟现实应用中，我们可以使用表面肌电信号技术来识别人体的动作并将其用于游戏中的双手和身体动作控制, 让玩家更深入地体验虚拟世界。 不过，表面肌电信号技术目前还存在着一些挑战和问题。一些表面肌电信号的数据采集设备需要佩戴在身上并粘贴到皮肤上，这可能会影响用户的舒适度。有些用户会觉得不舒服，这也是科技公司需要解决的问题。 表面肌电信号技术的准确性也需要进一步改进。在采集数据的过程中，电信号可能会受到周围环境的干扰，从而影响数据的准确性。因此，科学家们需要进一步研究如何提高表面肌电信号技术的准确性，从而大大提高其应用价值。 综上所述，基于表面肌电信号的人体动作识别和交互技术具有重要的应用和推广价值。我们相信，在不久的将来，科技公司将更加关注这一领域的发展，提高肌肉信号采集的准确性与人体的舒适度，从而促进该技术的发展并推动人体交互的革命 表面肌电信号技术以其高效的肢体动作识别和多样的人体交互方式，在未来的科技领域有着广阔的应用前景。然而，该技术仍面临着一些挑战和问题，如数据采集设备对用户的舒适度影响和数据准确性等。尽管如此，科技公司将会加强对表面肌肉信号技术的研究和开发，为更好地满足用户需求而做出更多的努力，未来该技术将会面临更广泛的应用场景和更迅速的发展 基于表面肌电信号的人体动作识别与交互2
步态识别的小波去噪质量评价方法 涂斌斌;谷丽华;许会 【摘要】针对步态加速度信号由于采集信号包含大量尖峰或突变等高频噪声，导致在步态分析、周期划分和特征提取方面存在困难的问题，提出了一种利用小波去噪质量评价来对加速度信号小波去噪的最优参数进行选择的新方法。根据质量评价指标的几何和物理意义，使用评价指标值来指导小波去噪最优小波分解与重构层数的参数选择。当评价指标值取最小值时，其对应分解层数为最优分解层数，采用的小波基函数为最优小波基函数。结果表明，本文方法在步态识别领域可以为步态信号小波去噪选择最优小波基函数和分解层数提供理论依据。%In order to overcome the difficulties in gait analysis,cycle division and feature extraction for gait acceleration singals due to the fact that the acquired signals contain a large number of higher frequency noises such as peaks or mutation,a new method,where the quality evaluation for the wavelet de-noising was adopted to select the optimal parameters for the wavelet de-noising of acceleration signals, was proposed.According to the geometric and physical meanings of quality evaluation indexes,the paramenter selection for both decomposition and reconsitution levels of optimal wavelet in the wavelet de-noising were guided by the evaluation index value.When the evaluation index took the minimum value,the correspongding decomposition level was optimal,and the used wavelet basis funtion was also optimal.The results show that the proposed method can provid the theoretical basis for the selection of both optimal wavelet