[发明专利]一种基于多姿态下的人员识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多姿态下的人员识别方法。利用手机采集人员步行时加速度数据，为了进一步发掘加速度信息，细化特征向量，探究加速度变化率，提出一种信息分割方法，根据加速度数据变化的大小，将加速度数据划分为动态与稳态两个部分。分别从上述两个区域抽取特征，形成动态与静态两个特征集合，运用ReliefF算法从两个集合中选取特征并结合峰值点连线斜率形成新的特征集合，提高人员识别率。最后运用分类器组合的方法进行人员识别。利用手机进行人员识别，提高了识别的实时性，成本低廉。

主权项

1.一种基于多姿态下的人员识别方法，包括人员步行加速度信息的数据获取、分割、特征抽取、模型建立和分类识别等步骤，具体包括：(1)数据获取：手机固定位置在裤子口袋位置利用手机内置的三轴加速度计收集人员步行加速度数据，人员分别运动姿态分别为慢步行走、快步行走、上楼、下楼，分析手机加速度传感器Z轴测量的加速度数据；(2)数据处理：采用3阶巴特沃斯低通滤波器对原始加速度信息进行滤波去除高频噪声；(3)数据分割：将处理后的人员步行加速信息，根据加速度的变化率，将速度数据分割成动态与稳态两个部分；(4)特征抽取：首先将将整段数据进行切分，使用滑动窗口方式分割处理后的加速度数据，以窗口为单位提取特征；(5)根据人员的行走特点提出峰值点连线斜率作为一种新的特征向量；(6)基于召回率的权重投票法组合分类器，对人员进行识别。