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题名基于多分类器融合的步态识别方法
被引量：7
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作者
郇战
陈学杰
吕士云
耿宏杨
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机构
常州大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第3期712-718,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61772248)~~
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文摘
为了提高现有基于智能手机加速度传感器步态身份识别的性能,提出了一种基于多分类器融合(MCF)的识别方法。首先,针对现有方法所提取的步态特征较为单一的问题,对单个步态周期提取相对匀变加速度的速度变化量,以及单位时间内加速度变化量作为两类新特征(共16个);其次,将新特征结合常用的时域、频域特征组成新的特征集,用于训练识别效果与训练时间俱佳的多个分类器;最后,采用多尺度投票法(MSV)对多分类器的输出进行融合处理,得到最终的分类结果。为了检测该方法的性能,采集了32个志愿者的步态数据。实验结果表明,新特征对于单个分类器的识别率平均提升5.95个百分点,最终通过MSV融合算法的识别率为97.78%。
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关键词
多分类器融合
融合算法
多尺度投票法
步态特征
运动特征
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Keywords
Multiple Classifier Fusion(MCF)
fusion algorithm
multiple scale voting
gait feature
motion feature
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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