【摘 要】
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步态识别技术在智能人机交互、基于穿戴式设备的健康监控等众多领域，都有着重大的理论研究意义与广阔的应用发展前景。正确、精确地分类出不同步态模式有助于更精准地分析人体
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步态识别技术在智能人机交互、基于穿戴式设备的健康监控等众多领域，都有着重大的理论研究意义与广阔的应用发展前景。正确、精确地分类出不同步态模式有助于更精准地分析人体运动。 传统的步态分类方法采用小波分析对步态数据滤波，人工选取步态特征，用SVM等方法进行步态识别和分类。滤波算法的能力影响步态分割，人工选取特征不全面，且冗余，导致步态分类不准确，细分步态效果差。 深度学习中的CNN可以自动提取原始信号的特征，已广泛应用于机器学习的模型学习和训练中。为此，本文在步态序列数据挖掘中，采用CNN实现多层特征提取，获得原始时间序列信号的高级抽象特征表示，通过全连接输入Softmax，完成步态分类。实验证明了基于CNN的步态序列特征提取能有效提高步态分类精度。在原始信号的处理中，着重研究加速度传感器和陀螺仪传感器的序列信号相关性，以提高CNN特征提取的有效性。 在此基础上，进一步用LSTM模型挖掘步态动作的序列特征，提出了基于LSTM的步态特征时间序列模型。LSTM可获得步态的上下文序列信息，提升步态分类的精度。实验采用USC-HAD数据，实验结果表明本文的分类算法提高了步态分类精度，得到更好的步态细分结论。
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