Choquet模糊积分特征融合的步态识别

步态识别概述步态识别是指通过分析一个人行走时的步伐特征来对其进行身份识别或行为分析的技术。

步态是每个人独特的生物特征之一，因为每个人的步行方式和步伐特点都存在差异。

步态识别技术可以应用于安防领域、智能监控系统、医疗健康管理等多个领域。

本文将介绍步态识别的原理、应用场景和相关技术。

原理步态识别的原理是通过采集、提取和分析行人的步伐特征来识别和辨别不同的个体。

主要包括以下几个步骤：1.采集数据：通过传感器或摄像头采集行人行走时的图像、加速度、重心等数据。

2.预处理：对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、姿势校正等。

3.特征提取：根据行人的步伐特征，提取出能够量化描述步态的特征向量。

常用的特征包括步长、步态周期、步态节奏等。

4.特征匹配：将提取的特征向量与事先建立的数据库中的特征进行匹配和比较，以找出最佳匹配结果。

5.判别识别：根据匹配结果，判断行人的身份或分析其行为。

应用场景步态识别技术具有广泛的应用场景。

安防领域在安防领域，步态识别可以用于识别和追踪可疑人员。

通过建立步态特征库，系统可以实时监测行人的步态信息，识别来访者身份是否合法，从而提高安全性和防范能力。

智能监控系统步态识别技术在智能监控系统中具有重要作用。

通过分析行人的步态特征，可以实现人员的自动识别和跟踪，对于有重要追踪需求的场景，例如机场、车站等公共场所，能够更快速、准确地进行人员监控和安全管理。

医疗健康管理步态识别技术在医疗健康管理领域也有应用前景。

通过监测和分析行人的步态变化，可以评估患者的运动能力和康复情况，为医疗决策提供重要参考依据。

此外，步态识别还可以用于老年人护理，及时发现老年人的跌倒行为，预防意外发生。

相关技术步态识别是一项复杂的技术，涉及多个学科领域的知识和技术。

计算机视觉计算机视觉是步态识别中的核心技术之一。

通过运用图像处理和机器学习等算法，从行人的图像中提取有用的步态特征，实现对行人身份的识别和追踪。

传感器技术传感器技术也是步态识别中的关键技术之一。

基于Choquet模糊积分SVM集成及其实证研究倪渊;林健【摘要】In order to improve the classification performance of the support vector machine (SVM) ensemble methods, a modified SVM ensemble method is put forward by using Choquet fuzzy integral other than Sugeno integral. The proposed method takes the output of every SVM component into account such that it overcomes the drawback of the existing SVM ensemble methods that neglect the secondary information. As an example, based on the data collected in Shandong Province, the proposed method is used to evaluate the performance of social service made by the colleges in the Province. Simulation results show that the proposed method outperforms the existing SVM ensemble methods in the sense of classification performance.%为了进一步提高SVM集成的泛化能力,提出了基于Choquet模糊积分的SVMs集成方法,综合考虑各个子SVM输出重要性,避免了现有SVM集成方法中忽略次要信息的问题.应用该方法,以高校的区域经济贡献度为例进行仿真试验,结果表明基于Choquet模糊积分的SVMs集成方法较基于Sugeno模糊积分SVMs集成方法和基于投票策略的SVMs集成方法具有更高的准确性.该方法是可行、有效的,具有一定的推广价值.【期刊名称】《工业工程》【年(卷),期】2012(015)002【总页数】5页(P66-70)【关键词】Choquet模糊积分;支持向量机集成;综合评价【作者】倪渊;林健【作者单位】北京航空航天大学经济管理学院,北京100191;清华大学教育研究院,北京100084【正文语种】中文【中图分类】TP181;F224支持向量机(SVM)作为一项数据挖掘的新技术，在解决小样本、非线性的识别问题中具有独特的优势。

基于Choquet模糊积分的多神经网络融合模型多神经网络融合模型是指通过将多个神经网络的结果进行融合，从而得到更加准确、稳定的结果的一种技术。

在实际应用中，由于存在各种不确定性因素，单个神经网络往往难以达到理想的效果。

而借助多神经网络融合模型的方法，可以减少误差，提高预测的准确性，具有广泛的应用前景。

在多神经网络融合模型中，模型的选择、特征的提取和融合策略都是至关重要的，这些因素将直接影响最终结果的精度和稳定性。

而Choquet模糊积分，作为一种集成多种信息的方法，已经被广泛应用于多传感器数据融合、多特征融合等领域中，其在多源数据分析中的优越性也得到了广泛认可。

在基于Choquet模糊积分的多神经网络融合模型中，多个神经网络的输出被看作是不确定的、模糊的，而Choquet模糊积分能够将不同的输出进行融合，从而得到更加准确的结果。

在利用Choquet模糊积分进行多神经网络融合时，需要对每个神经网络的输出进行特征提取和编码，以便进行融合。

通常使用的方法是将不同神经网络输出的特征相加，并用特定的函数进行加权、特征选择等操作，得到融合后的特征向量。

然后，该向量应用Choquet模糊积分来融合多个神经网络的计算结果，从而得出最终的结果。

Choquet模糊积分不仅能够支持不同输入变量的不确定性，还能处理这些变量之间的复杂关系。

具体来说，Choquet模糊积分能够量化每个输入变量的重要性，并将它们进行组合，从而得出最终的结果。

这一过程与人类的认知过程相似，即对不同的信息点进行加权和组合，而不是简单地对每个信息点进行平均处理。

这种方法能够更好地反映数据的复杂性和不确定性，从而提高融合模型的准确性和鲁棒性。

在实际应用中，Choquet模糊积分的多神经网络融合模型已被广泛应用于图像识别、语音识别、金融预测等领域中。

例如，在金融领域，融合多个神经网络的预测结果可以降低预测误差并提高投资收益率。

在图像识别中，通过融合多个神经网络的预测结果，可以极大地提高图像识别的准确性和鲁棒性。

基于特征点匹配的步态识别王阳【摘要】基于图像特征点匹配的算法思想,结合步态能量图(GEI),提出了一种适用于2幅GEI匹配的步态识别方法.在GEI中采用改进的FAST算法提取特征点,并采用具有良好特征描述性能的BRIEF算法描述特征点.考虑到GEI匹配不要求特征点具有旋转不变性,提出了一种质心角约束条件加速特征点的匹配.在CASIA数据库B 库上的实验结果表明:方法在识别率和特征计算时间上均具有良好的表现.%A new gait energy image(GEI)-matching method for gait recognition based on algorithm of feature points in image matching is presented.Improved FAST corner detection is employed to extract the ferture points and BRIEF descriptor is used to describe them.Considering that rotation invariance is not required,a constraint condition called centroid angle constraint is proposed to speed up the matching.Experiments on CASIA Dataset B prove that the proposed approach has encouraging performance in both recognition rate and computation time.【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2018(037)001【总页数】5页(P137-140,144)【关键词】步态识别;特征匹配;步态能量图;BRIEF特征;FAST算法【作者】王阳【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410000【正文语种】中文【中图分类】TP2120 引言步态识别具有可远距离感知，低分辨率识别，无需目标配合，非侵犯性等特点。

步态识别1. 引言步态识别是一种通过分析人体行走时的步伐特征来识别个体身份或评估其健康状况的技术。

近年来，步态识别被广泛应用于安防领域、人机交互等各个领域。

本文将介绍步态识别的原理、应用场景以及相关技术的发展。

2. 步态识别原理步态识别基于认为每个人的步态是独一无二的。

人的步态是由身体姿势、腿部运动和步行节奏等多个因素共同决定的。

因此，通过分析这些因素的特征，可以对个体进行识别。

步态识别可以分为以下几个步骤：1.数据采集：使用传感器（如加速度计、陀螺仪等）采集个体行走时的数据。

这些数据可以包括加速度、角速度等信息。

2.数据预处理：对采集到的数据进行滤波、噪声消除等处理，以提高后续步态特征的提取准确性。

3.步态特征提取：从预处理后的数据中提取有效的步态特征。

常见的步态特征包括步长、步速、步态周期等。

4.特征选择：根据提取到的步态特征，选择最具有判别能力的特征。

可以使用统计学方法、机器学习方法等进行特征选择。

5.识别模型构建：根据选择的特征，构建步态识别模型。

可以使用传统的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林等，也可以使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

6.个体识别：使用构建好的模型对个体进行识别。

根据输入的步态特征，模型可以输出一个唯一的身份标识。

3. 步态识别应用场景步态识别可以应用于多个领域，下面列举几个主要的应用场景：3.1 安防领域步态识别可以用于室内安防系统，实现对人员身份的识别。

例如，在公共场所，可以通过分析行人的步态特征，判断其身份是否合法，从而实现对潜在威胁的识别。

3.2 健康监测步态识别可以用于健康监测，特别是老年人和残疾人群体。

通过分析步态特征，可以评估个体的活动能力、平衡能力等指标，为医疗机构提供有效的健康评估工具。

3.3 身份验证步态识别可以作为一种身份验证方式，取代传统的密码、指纹等方式。

每个人的步态是独一无二的，可以用于识别合法用户。

一种基于Choquet积分的不精确推理方法陈爱霞;梁智勇;冯慧敏【摘要】模糊规则是模糊推理中的重要工具之一,它表示了模糊知识的因果关系.在一个模糊规则集中,当模糊命题间存在交互作用时,将参数权重用模糊测度取代,得到了一种基于模糊规则矩阵变换和Choquet模糊积分的模糊推理方法.该方法主要应用在不完全归纳推理中.【期刊名称】《河北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(036)006【总页数】6页(P561-565,613)【关键词】模糊测度;Choquet模糊积分;模糊规则矩阵变换【作者】陈爱霞;梁智勇;冯慧敏【作者单位】河北大学数学与信息科学学院,河北省机器学习与计算智能重点实验室,河北保定071002;河北省信息工程学校财务科,河北保定071000;河北大学数学与信息科学学院,河北省机器学习与计算智能重点实验室,河北保定071002【正文语种】中文【中图分类】TP18由于人们的主观认识和客观实际之间存在着差异，于是产生了不确定性.目前研究较多的不确定性有随机性、模糊性、粗糙性等.美国教授扎德于1965年发表了《模糊集合论》一文，首次提出了模糊集合的概念，标志着模糊数学的诞生.迄今为止，模糊集理论已经在理论上取得了巨大的发展，并且成功应用到型样识别、控制工程、决策决定等方面.而马利诺于第2年发表模糊逻辑的研究报告，产生了模糊逻辑这门学科.模糊逻辑是研究模糊推理与知识表示的逻辑基础与应用的.1974年，扎德发表关于模糊推理的研究报告，从此模糊推理成了一个热门的课题.模糊产生式规则简称模糊规则，用以描述模糊的或者不确定性的知识，并且表示了模糊知识之间的因果关系.基于模糊规则的模糊推理是一种常见的推理方法.局部权重、整体权重、阈值、置信度等参数的引入，有效地表示了模糊规则中的模糊性，并且使得推理结果更加合理.目前基于相似性度量的推理是一种常用的推理机制，而模糊集之间的相似度如何定义是基于相似性度量的推理方法之关键.作者Chen[1]将模糊集看作向量，定义了2种模糊集之间相似度的度量方法，实现了医疗诊断系统中的推理.Yeung等[2]给出了模糊集相似度的多种度量方法，并且比较了这些方法的优劣.Chen等[3-4]提出了借助模糊规则矩阵变换实现的不精确推理算法，该算法可将其余条件的真值计算得到.对于不存在循环推理的模糊规则集，Chen[5]提出一种基于加权模糊逻辑的不精确推理方法，因为该算法用模糊数或模糊语言值表示模糊规则参数，使得其更加可行和合理.本文首先介绍模糊测度、Choquet积分、模糊产生式规则等预备知识，然后提出了一种基于Choquet积分的不精确推理方法，并分析了该方法的复杂度.最后介绍了该方法在不完全知识推理中的应用.模糊测度是对经典测度的推广，本文只介绍适用于模糊推理的有限集上的模糊测度. 定义1[6] 设X是一个非空有限集合，P(X)是X的幂集.若集函数μ∶P(X)→(-∞，+∞)满足：1)μ(Φ)=0(归零性)；2)对任意A⊂X，有μ(A)≥0(非负性)；3)对任意A⊆B,A⊂X,B⊂X,有μ(A)≤μ(B)(单调性)；定义2[6] 设f为定义在非空有限集合X={x1,x2,…，xn}上的非负函数，μ是P(X)上的正则模糊测度.不失一般性，不妨假定f(x1)≤f(x2)≤…≤f(xn)，且Ai={xi,xi+1,…，xn}，则函数f关于模糊测度μ的Choquet积分定义为其中f(x0)=0.模糊产生式规则，简称模糊规则，用以表示模糊知识之间的因果关系,其基本形式如下：1)模糊规则的前提是单个模糊命题R: IF dj THEN dk (CF,GW,λ)2)模糊规则的前提是多个模糊命题的合取R: IF dj1 AND dj2 AND … AND djn THEN dk (CF,LW,GW,λ)R: IF dj THEN dk (CF,LW,GW,λ)3)模糊规则的前提是多个模糊命题的析取R: IF dj1 OR dj2 OR … OR djn THEN dk (CF,GW,λ)R1: IF dj1 THEN dk (CF,GW,λ)R2: IF dj2 THEN dk (CF,GW,λ)……Rn: IF djn THEN dk (CF,GW,λ)文中模糊规则集将用一个模糊规则矩阵来表示.笔者知道，在模糊规则集中，经常出现首尾相连的规则，也就是说，某条规则的结论同时可能又是另一条规则的前提.为了方便讨论，本文将模糊规则的前提和结论统称为条件.下面介绍如何用一个模糊规则矩阵来表示模糊规则集.假设有一个模糊规则集，它包含m个条件，那么与之对应的模糊规则矩阵T便是一个m阶方阵，其中第i行第j列元素为规则IF dj THEN di的置信度CFk，即T[i,j]=CFk(CFk∈[0,1]).若规则集中不存在IF dj THEN di这条规则，则T[i,j]=0；显然，对角线元素T[i,i]全为1.举例如下，一个模糊规则集包含以下规则：R1: IF d1 THEN d2 ( 0.3 )R2: IF d2 THEN d3 ( 0.7 )R3: IF d5 THEN d4 ( 0.9 )R4: IF d6 THEN d3 ( 0.6 )类似地，用一个m维列向量来表示模糊规则集中m个条件的真值，假设条件di的真值为yi，记作R[i]=yi，yi∈[0,1]，1≤i≤m.上述例子中，若y2=0.3，y4=0.5，y5=0.8，则对应的真值列向量为在基于Choquet模糊积分的不精确推理方法中，将按照下面的2种情况进行推理.1)当模糊规则的前提是多个模糊命题的合取时，即模糊规则形式如下.R: IF dj1 AND dj2 AND...AND djn THEN dk (μ,CF)其中，置信度CF属于[0,1]，μ是条件集合{dj1,dj2,…,djn}上的模糊测度，一般由领域专家给出.假定条件dj1,dj2…,djn的真值分别为yj1，yj2，…,yjn,yji∈[0,1],1≤i≤n,那么条件dk的真值为2)当2条模糊规则具有相同的结论时，即2条模糊规则形式如下.R1: IF d11 AND d12 AND …AND d1m THEN dk (μ1,CF1)R2: IF d21 AND d22 AND …AND d2n THEN dk (μ2,CF2)其中，置信度CF1和CF2都属于[0,1]，μ1和μ2分别是条件集合{d11，d12，…，d1m}和{d21，d22，…，d2n}上的模糊测度.假定条件d11，d12，…，d1m和条件d21，d22，…，d2n的真值分别为y11，y12，…，y1m和y21,y22,…,y2n,y1j∈[0,1],1≤j≤m,y2i∈[0,1],1≤i≤n,那么条件dk的真值为对于一个推理网络(即首尾连接的模糊规则集)，如果想自动推算出各个中间节点以及顶层假设的真值，那么下面介绍的模糊规则矩阵变换方法便可实现.具体过程如下：假设有一个模糊规则矩阵T和一个条件真值列向量R如下：其中，矩阵T中的第i行第j列元素tij为模糊规则：IF djTHEN di的置信度CFk，列向量R的第i(1≤i≤m)个元素yi是条件di的真值(若某一条件的真值未知，则此时该条件的真值设为0).对模糊规则矩阵T和条件真值列向量R施行如下的矩阵运算可得到一个新的真值列向量R′：显然，由R推导出的条件真值包含在R′中，此时R′的第i(1≤i≤m)个元素表示条件di的真值.下面给出基于Choquet积分的不精确推理算法.假定模糊规则集中有m个条件(d1,d2,…,dm)和k个复合条件(dm+1,dm+2,…,dm+k)，记m+k=n，且假定条件di(1≤i≤m)的真值为yi,yi∈[0,1]，那么可得到一个n×n的模糊规则矩阵T.令R和R′是2个n×1的条件真值列矩阵，dj,dt,…,ds是d1,d2,…,dm中的任意条件.步1：由给定的模糊产生式规则生成模糊规则矩阵T;步2：计算k个复合条件的真值，然后写出n×1真值列矩阵R步3：令R′=T*R，若R′=R，转步4；否则令R[q]=R′[q],q=1,2，…，m,转步2;步4：令R[q]=R′[q],q=1,2，…,m+k,输出R[q],q=1，2,…,m,停止.例：假定知识库中有如下模糊规则：R1: IF d1 AND d2 THEN d4 ( 0.7 ) μ({d1})=0.3,μ({d2})=0.3,μ({d1,d2})=1R2:IF d3 THEN d2 ( 0.6 )R3:IF d1 OR d3 THEN d5 ( 0.5 )且条件d1和d3的真值分别为0.8和0.6.解：从给定的知识库可发现：该模糊规则集共包含5个单一条件和1个复合条件，于是可得到1个6×6的模糊规则矩阵和2个6维的条件真值列向量R和R′.对于规则R3，由前面的讨论可将其等价为如下2个规则：R3a: IF d1 THEN d5 ( 0.5 )R3b: IF d3 THEN d5 ( 0.5 )R1:IF d6 THEN d4( 0.7 )经过上面分析，最终得到一个6×6的模糊规则矩阵和一个6维的条件真值列向量，如下：模糊规则矩阵真值矩阵假设1个模糊规则集中具有n条规则，并且在1条规则中1个条件只能出现1次，由上面例题可看出由该算法每个节点只能生成1个后继节点，则可得推理过程由模糊规则的数目n限制，即最多需要n+1步即可满足停止条件.当模糊命题之间存在交互作用时，将参数权重用模糊测度取代，提出了1种基于Choquet模糊积分的不精确推理方法.该方法在一些条件的真值给定时，可自动推算出其余条件的真值，主要应用在不完全归纳推理中.。

专利名称：一种基于卷积神经网络多层次特征的步态识别方法专利类型：发明专利
发明人：查杭,杨波
申请号：CN202111317122.X
申请日：20211109
公开号：CN114140873A
公开日：
20220304
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种基于卷积神经网络多层次特征的步态识别方法，包括：读取输入的步态图像序列，并对图像序列进行预处理；通过不同卷积大小的特征提取分支对图像序列进行不同层次的特征提取；对提取的不同层次的特征进行不同方式的融合，得到最终用于步态识别的特征并进行存储；根据特征图及标签，利用损失函数计算损失，并采用反向传播算法更新卷积神经网络模型，直到满足预设条件时，生成最终识别模型；将待识别步态目标输入到最终识别模型，并将模型输出结果与已存储的特征值进行匹配，将与已存储的特征值中相似度最高的结果为识别结果。

本发明对输入的步态轮廓图进行了在线的数据增强，增加了输入数据的多样性，提高了算法在实际情景下对行人轮廓的鲁棒性。

申请人：武汉众智数字技术有限公司
地址：430074 湖北省武汉市东湖新技术开发区珞喻路546号
国籍：CN
代理机构：北京汇泽知识产权代理有限公司
代理人：吴静
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