基于人體關(guān)節(jié)點的步態(tài)識別算法研究的開題報告

基于人體關(guān)節(jié)點的步態(tài)識別算法研究的開題報告一、研究背景與意義隨著智能硬件的普及，智能健身、健康監(jiān)測等應(yīng)用逐漸成為人們關(guān)注的焦點。而步態(tài)識別技術(shù)作為其中的核心技術(shù)，可以通過對行走步態(tài)的分析和識別，實現(xiàn)對人體運動或健康狀態(tài)的監(jiān)測和評估，為健身、醫(yī)療等領(lǐng)域提供了強有力的支持。在步態(tài)識別技術(shù)中，關(guān)鍵節(jié)點提取是一個重要環(huán)節(jié)。常見的關(guān)鍵節(jié)點包括：腳跟、腳尖、膝蓋、骨盆、肩膀等。其中，基于人體關(guān)節(jié)點的步態(tài)識別方法利用人體的骨骼關(guān)節(jié)作為識別特征點，可以有效地提高識別準確度和穩(wěn)定性。因此，本文將研究基于人體關(guān)節(jié)點的步態(tài)識別算法。二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀步態(tài)識別技術(shù)的發(fā)展歷程比較長，已有多種方法被提出。早期的方法主要是基于傳統(tǒng)的特征提取和分類算法，如PCA、LDA和SVM等。這些方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于人體步態(tài)識別。隨著深度學習技術(shù)的興起，越來越多的研究將其應(yīng)用于步態(tài)識別領(lǐng)域。例如，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對步態(tài)圖像進行特征學習，并使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）對特征進行分類。還有一些研究使用自編碼器訓練步態(tài)數(shù)據(jù)，并利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行步態(tài)識別?；谌梭w關(guān)節(jié)點的步態(tài)識別方法也得到越來越多的關(guān)注。研究表明，與基于視頻或圖像的方法相比，基于關(guān)節(jié)點的方法可以更好地適應(yīng)多種場景，并且具有較高的抗噪性和準確性。近年來，已有一些基于關(guān)節(jié)點的步態(tài)識別研究被提出。例如，一些研究使用深度學習方法對關(guān)鍵節(jié)點進行分類，還有一些研究將關(guān)鍵節(jié)點進行序列化，并使用RNN進行步態(tài)識別。但是目前的研究還存在一些問題。首先，人體關(guān)節(jié)點的提取是步態(tài)識別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如何準確高效地提取關(guān)鍵節(jié)點仍需進一步探討。其次，利用單一傳感器的步態(tài)識別方法常常受到不穩(wěn)定性和劇烈動作的影響，如何結(jié)合多種傳感器提高步態(tài)識別的準確性和魯棒性也是一個熱門話題。三、研究內(nèi)容與方法本文將研究基于人體關(guān)節(jié)點的步態(tài)識別算法，主要包括以下內(nèi)容：1、人體關(guān)節(jié)點的提取方法研究：包括采用傳統(tǒng)的計算機視覺技術(shù)和深度學習技術(shù)對人體關(guān)節(jié)點進行提取，并對不同方法的準確性和效率進行比較；2、步態(tài)特征提取方法研究：基于提取到的關(guān)節(jié)點，探討不同的特征提取方法，并比較其對步態(tài)識別準確性的影響；3、步態(tài)識別算法研究：結(jié)合關(guān)鍵節(jié)點的提取和特征提取方法，研究不同的步態(tài)識別算法，并進行實驗驗證；4、多傳感器結(jié)合算法研究：探討基于多傳感器的步態(tài)識別算法，并比較其與單一傳感器算法的差異。研究方法主要包括理論分析、模擬實驗和實際數(shù)據(jù)采集。本研究將在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集上進行實驗，例如Casia-B和OU-ISIR等步態(tài)識別數(shù)據(jù)集。同時還將開發(fā)一個基于傳感器的手持設(shè)備，用于采集實時步態(tài)數(shù)據(jù)。四、預期研究成果1、提出一種高效準確的人體關(guān)節(jié)點提取方法，并與其他方法進行比較；2、深入研究基于關(guān)鍵節(jié)點的步態(tài)特征提取方法，并提高步態(tài)識別的準確性；3、提出一種有效的步態(tài)識別算法，向健身、醫(yī)療等領(lǐng)域提供強有力的支持；4、探討基于多傳感器的步態(tài)識別算法，并比較其與單一傳感器算法的差異。五、研究進度計劃本研究計劃于2022年9月開始，2023年9月完成，具體進度計劃如下：1、2022年9月-2022年12月：研究人體關(guān)節(jié)點的提取方法，并進行實驗驗證；2、2023年1月-2023年4月：深入研究基于關(guān)鍵節(jié)點的步態(tài)特征提取方法，并進行實驗驗證；3、2023年5月-2023年7月：研究步態(tài)識別算