[发明专利]一种基于步行加速度信息分割的人员识别方法

摘要

本发明公开了一种基于步行加速度信息分割的人员识别方法。利用手机内置的加速度传感器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，提出基于HMM的信息分割方法，根据加速度数据采样点前后的关系将加速度数据划分为动态与稳态两个部分。分别从上述两个部分抽取特征，形成动态与静态两个特征集合，运用Relief算法从两个集合中选取特征形成新的特征集合，提高人员识别率。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

1.一种基于步行加速度信息分割的人员识别方法，包括人员步行加速度信息的采集分割和特征抽取模型建立人员识别步骤；所述步行加速度信息分割的人员识别步骤包括：(1)数据分割：利用手机内置的三轴加速度计收集人员步行加速度数据后并除去噪声；将处理后的人员步行加速信息，根据加速度的变化率，利用隐马尔科夫模型将人员步行加速度数据分割成动态与稳态两个部分；(2)特征抽取与选择：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，利用Relief算法对特征进行选择，选择优秀的特征进行后期的模型建立；(3)建立识别模型：利用步骤(5)选取的特征，进行识别模型的建立，模型建立采用模式识别的方式，采用四种经典的分类器：贝叶斯(Bayes)，多层神经网络(MLP)，随机森林(RF)和K邻近(K‑NN)，使用十折交叉的方法建模。