基于极限学习机及多姿态信息融合的步态识别 |
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引用本文: | 徐红先,张书玮.基于极限学习机及多姿态信息融合的步态识别[J].机械,2023(11):72-80. |
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作者姓名: | 徐红先 张书玮 |
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作者单位: | 西南交通大学机械工程学院 |
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基金项目: | 四川省科技计划—智能仿生膝-踝型动力假肢关键技术研究与应用(2021YFS0065); |
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摘 要: | 为了解决步态识别系统复杂度较高且设备较为昂贵的问题,本文设计了一种步态识别系统。通过采集安装在大腿、小腿和脚板的三个姿态传感器数据,利用时域与频域结合的多域特征方法和近邻成分分析(NCA)算法对姿态数据进行特征提取和降维,得到姿态数据的低维特征向量,使用极限学习机对低维特征向量进行分类,实现了三种步态的准确识别。实验结果表明,三种步态的识别率均达95%以上。
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关 键 词: | 下肢步态 多姿态角度 极限学习机 步态识别 |
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