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基于智能手机运动传感器的步态特征身份鉴别方法

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本研究提出一种利用智能手机内置运动传感器分析步态特征进行个人身份鉴别的方法，旨在提升移动设备的安全性。 基于智能手机运动传感器的步态特征身份识别方法。

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  • 基于智能手机运动传感器的步态特征身份鉴别方法
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    本研究提出一种利用智能手机内置运动传感器分析步态特征进行个人身份鉴别的方法，旨在提升移动设备的安全性。 基于智能手机运动传感器的步态特征身份识别方法。
     
  • 步态特征在身份识别中的提取（2005年）
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    本研究于2005年探讨了利用步态特征进行身份识别的方法和技术，旨在通过分析人体行走姿态来实现非接触式的身份认证。 本段落介绍了两种简单有效的基于步态的身份识别方法：一种是基于模型的方法，另一种是非基于模型的方法。基于模型的方法利用人体的骨骼化模型进行工作。首先对输入的图像序列自动完成背景初始化；随后分割出运动中的人体侧面影像，并进一步细化为人体的骨骼化模型；之后从该模型提取静态参数和动态参数作为特征用于识别。非基于模型的方法则是通过计算图像间的光流场，再从中提取可识别特征来进行步态分析。这两种方法在室内拍摄的视频上进行了应用实验，结果表明这些技术能够有效降低数据处理的成本，并且提供良好的识别性能，这是因为它们成功地从视频中提取了可靠的步态特征。
     
  • 关于多模态身份识别中特征融合的方法研究
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    本研究探讨了在多模态身份识别系统中的特征融合技术，旨在提升系统的准确性和鲁棒性。通过综合分析多种生物特征数据，提出了一种有效的特征融合策略。 本段落探讨了多模态身份识别问题，并结合人脸与掌纹两种不同的生理特征提出了基于特征融合的多模态身份识别方法。对于人脸和掌纹图像，分别采用Gabor小波变换及二维主元变换（2DPCA）提取其特征信息；随后依据一种新的权重算法将这两种模式下的特征进行整合，并利用最邻近分类器来进行分类与识别工作。实验结果表明，在AMP、ORL的人脸库以及Poly-U的掌纹图像库中，两种模态融合的方式能够提供更多的决策分析所需的信息，从而相比传统的单一模态（如仅使用人脸或掌纹）的身份识别方式具有更高的准确率和安全性。
     
  • 利用智能手机内置传感器进行人体运动状态识别
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    本项目致力于开发一种基于智能手机内置传感器的人体运动状态识别系统。通过分析加速度计、陀螺仪等数据，精准捕捉并解析用户日常活动模式，旨在提升健康管理与智能交互体验。 为了应对当前智能手机对人体运动状态识别种类少且准确率低的问题，本段落提出了一种结合使用加速度传感器与重力传感器来分层识别人体运动的方法。首先通过分析加速度和重力加速度之间的关系，在惯性坐标系中确定一个不受手机方向影响的线性加速度值；接着基于人体运动频率的变化范围以及线性加速度矢量，识别脚步波峰及波谷的位置；最后从时域角度提取出线性加速度特征向量，并采用层次支持向量机方法进行分层分析以识别人体运动状态。实验结果显示该方案能够准确地识别六种常见的日常人体运动状态，其准确性达到了93.37%。
     
  • 基于动态心电图信号的实时身份鉴别算法 (2015年)
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    本文提出了一种利用动态心电图信号进行实时身份鉴别的创新算法，通过分析个体心脏活动的独特模式以实现高效、安全的身份验证。该方法具有高准确性和实时性，在生物识别领域展现出广阔的应用前景。 心电图（ECG）信号由于其易于监测及个体唯一性等特点，在生物识别领域受到了广泛关注。针对身份识别的准确性和实时性的需求，提出了一种快速且鲁棒的心电信号身份识别算法，适用于微型化嵌入式平台的应用场景。具体来说，该方法首先采用动态阈值法提取稳定波形以生成心电模板样本和测试样本；然后利用优化后的动态时间弯曲（DTW）技术计算差异度来实现准确的识别结果。此外，考虑到心电信号为非稳态时变信号的特点，为了确保模板数据与人体体征状况的一致性，对心电模板库进行动态更新管理以进一步提高算法的准确性及鲁棒性能。 通过对MIT-BIH心律失常数据库和自建的心电图数据库进行分析验证了该方法的有效性和优越性。
     
  • 基于OpenCV Haar特征的身份证级联分类器训练方法
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    本研究探讨了利用OpenCV库中的Haar特征进行身份证图像的级联分类器训练的方法，旨在提高识别准确率与效率。 使用OpenCV的Haar特征训练身份证级联分类器所需的训练环境。
     
  • 人类活动识别：基于智能手机传感器的Human-Activity-Recognition系统
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    本研究开发了一套利用智能手机内置传感器数据的人体活动识别系统（Human Activity Recognition, HAR），旨在通过分析用户日常行为模式，实现对走路、跑步、骑车等不同活动类型的自动识别与分类。该系统具备高准确率及低能耗的特点，为智能健康监测和人机交互领域提供了新的解决方案。 人体活动识别通过智能手机上的传感器来识别人类的活动。所需的技术包括加速度计、Matlab以及基本机器学习知识，并且需要Android环境的支持。 在处理数据的过程中，原始数据数组长度为N，每个框架包含250个样本，相邻帧之间有重叠的50个样本。总的帧数量是frameNum，维度数是dimNum（8）。 主要变量包括： - rawData：合并了一个活动的所有文件中的所有数据，大小为(N * 3)。 - frame：将rawData重塑成(frameNum * frameSize * 3)的形式。 - 框架标签和frameData：原始的三轴数据扩展后的维度和大小是(frameNum * frameLen * dimNum)。 特征提取过程是从frameData中抽取，同时也会从训练数据集中进行特征提取。总的来说，只需要按照“数据处理”部分的操作步骤运行或遵循，并根据需要调整文件格式后将文件放入指定文件夹内即可。
     
  • 基于加速度传感器的手势连续动态识别
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    本研究探索了利用加速度传感器进行手势连续动态识别的技术方法，旨在提高人机交互的自然性和便捷性。 基于加速度传感器的连续动态手势识别技术能够实现对手势动作的实时捕捉与分析，在人机交互领域具有广泛的应用前景。通过利用加速度传感器获取的手部运动数据，可以准确地识别人类在空中做出的各种复杂手势，并将其转化为计算机可理解的信息指令。这项技术不仅提高了用户界面的操作便捷性，还为虚拟现实、增强现实以及智能穿戴设备等领域提供了强有力的技术支持。
     
  • 基于DDPG智能体的四足机器人运动控制方法
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    本研究提出了一种基于DDPG算法的四足机器人运动控制策略，通过模拟实践优化步态和动态调整参数以实现高效稳定的行走模式。 MATLAB强化学习实战（十四）基于DDPG智能体的四足机器人运动控制 本段落介绍了如何使用MATLAB进行强化学习实践，并重点讲解了利用DDPG算法对四足机器人的运动控制问题进行解决的方法和技术细节，为读者提供了深入理解和应用该领域的参考。
     
  • 基于蓝牙技术的智能跑步鸡传感器.docx
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    本文档探讨了一种创新性的智能设备——基于蓝牙技术的智能跑步鸡传感器。该装置能够有效监测家禽活动量与健康状态，并通过智能手机应用提供实时数据反馈，旨在提升养殖效率和动物福利水平。文档详细分析了其设计原理、实际应用场景以及未来的发展前景。 智能跑步鸡传感器是一种创新的物联网应用，在畜牧业特别是养鸡业管理方面发挥了重要作用。该设备通过集成蓝牙技术收集有关鸡活动的数据，包括步数、运动轨迹以及不同场景下的分布情况，为养殖者提供精细化管理和健康监测的新途径。 这款传感器的主要组成部分有数据采集装置（脚环）、通信系统和监控平台。其中，数据采集装置安装在鸡的腿部，设计无创且不易脱落，并能准确记录其活动状况。通过蓝牙技术或LoRa、NB-IoT等低功耗物联网通信方式，这些收集到的数据会被发送至后台服务器。 基于大数据分析对所获信息进行深度挖掘后可以预测潜在健康问题并帮助养殖者提前采取预防措施以确保鸡群的健康和生产力。此外，智能跑步鸡传感器的优势在于其低成本、易于安装及维护的特点。蓝牙模块体积小巧且便于集成到脚环中，内置电池支持3-5个月连续使用。 实时监控功能使用户能够通过互联网随时查看鸡的位置和设备状态实现远程管理，并提高了养殖效率。另外，该技术的基站通信模块提供多种选择包括WIFI、4G、NB-IoT以及LoRa以适应不同环境下的数据传输需求。南京爱体智能科技有限公司作为专业的物联网设备供应商，在井盖监控、液位测量等多个领域均有涉足并致力于研发创新的技术和解决方案来满足客户的多样化需求。 总之，智能跑步鸡传感器是将先进的数据采集与分析技术应用于农业领域的成功案例之一，它有助于实现对养殖过程的精准管理从而降低运营成本提升效率，并为智慧农业的发展开辟了新的道路。