基于足底压力图像的静态触觉步态识别

• 作者: 张艳 梁栋 高玮玮 鲍文霞
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 步态识别 足底压力图像 支持向量机 拉普拉斯谱 分区域 去噪
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 25-29
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

提出一种可用于门禁和考勤系统的静态触觉步态识别方法.首先,对压力测试板采集的裸脚静止足底压力图像进行划分区域、去噪和筛选等预处理以消除噪声点对特征提取的影响；其次,根据足底不同区域最大压力点和压力中心点的坐标及压力值提取拉普拉斯谱特征,同时结合足底形状及压力比值特征以提高算法的鲁棒性；最后,利用一对一的支持向量机(SVM)多分类方法在50人左、右脚的静态步态数据上训练分类器并进行分类识别,结果表明该算法受外界干扰小,其平均识别率达96％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁栋	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	153	1898	21.0	37.0
5	鲍文霞	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	56	472	11.0	20.0
9	张艳	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	30	88	5.0	8.0
10	高玮玮	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	1	22	1.0	1.0