典型文献
基于神经网络的行人步态识别系统研究
文献摘要：
步态识别作为一种核心的识别方法,其识别精度和成本直接影响该技术在相关领域的监测效率和结果,现有的关于步态分析的研究仍存在识别成本高、识别精度低等缺点,该文在已有研究的基础上提出了基于步态的行为识别方法,并基于该方法开发出一套简洁、灵活的图像数据采集系统,利用傅里叶变换、四分位差等理论降低步态特征中的维度并简化行为参数的提取步骤,并通过应用装置及模式识别试验进行验证.试验结果验证了该方法的有效性,该方法识别精度提高至98.7％,机器学习性能度量Equal Error Rate(EER)低至1.96％,在提高识别精度的同时有效提高了计算效率.
文献关键词：
物联网;步态识别;特征融合;终端设备
中图分类号：
作者姓名：
苏航;汤武惊
作者机构：
中山大学深圳研究院,广东深圳518057
文献出处：
引用格式：
[1]苏航;汤武惊-.基于神经网络的行人步态识别系统研究)[J].中国新技术新产品,2022(21):14-17
A类：
B类：
行人步态,步态识别,识别系统,识别精度,步态分析,别成,行为识别,图像数据,数据采集系统,傅里叶变换,四分,位差,步态特征,模式识别,别试,方法识别,学习性,Equal,Error,Rate,EER,计算效率,特征融合,终端设备
AB值：
0.448382
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