利用SVM技术进行步态识别及MATLAB实现&滑动平均滤波&动态步态数据库分析

简介：
本文探讨了运用支持向量机(SVM)技术在步态识别中的应用，并通过MATLAB实现了滑动平均滤波和动态步态数据库的分析，以提高步态识别准确率。 在当今信息技术快速发展的背景下，步态识别作为一种生物特征识别技术具有广泛的应用前景，在安全监控、人机交互及医疗康复等领域有着重要的研究价值，并逐渐成为智能穿戴设备与智能家居控制领域的热点问题。 本项目基于支持向量机（SVM）方法和动态步态数据集在MATLAB平台上进行开发，旨在对行走、跑步和静止三种姿态进行全面的识别研究。首先，我们通过均值滤波技术处理采集到的数据以降低噪声，并确保信号的准确性和可靠性。均值滤波是一种常用的平滑算法，在这个过程中会计算连续若干个数据点的平均值来替代每个原始数值。 在预处理之后，我们将继续提取特征，包括均值与方差这两种统计量。其中，均值描述了数据集中的中心趋势；而方差则衡量了各个观测结果之间的差异程度或分散度。这些特征的有效性为后续的姿态识别提供了重要的参考依据。 接下来，在获取到的经过处理的数据基础上，我们使用MATLAB平台上的classify learning APP来训练一个SVM模型以实现对行走、跑步和静止三种姿态的有效分类。通过学习算法的支持向量机能够找到区分不同类别的最优超平面，并且在小样本数据集及非线性问题上展现出显著优势。 为了验证该方法的实用性，我们选取了一段包含上述所有三种姿态变化的数据进行测试，结果显示模型准确率达到了95%以上。这表明SVM训练出的模型不仅具有良好的泛化能力，在未知条件下同样表现优秀，并且证明了数据预处理和特征提取的有效性。 项目文件包括MATLAB脚本、存储模型与训练集的数据文件以及不同阶段姿态识别所用到的数据集合等，详细描述见《MATLAB项目需求.docx》。通过该研究我们不仅验证了SVM在步态分类中的有效性，还为相关领域的进一步发展提供了有价值的参考案例和实践指导。 随着人工智能技术的持续进步与发展，在未来基于支持向量机的方法有望被应用于更多领域如智能监控与健康监测等，并发挥更大的作用。