一种可用于入侵防范的步态识别方法研究

• 作者: 化晨冰 杨春生 王鸣镝 过其峰 邵晓东 黄振华
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵防范 足底压力信息 卷积神经网络 特征学习 步态识别
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 248-251
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3043字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.03.045

摘要

提出一种可用于入侵防范系统中的步态识别方法.该方法以足底压力信息为基础,采用卷积神经网络模型进行步态特征提取.首先,用压力测试板采集行人的足底压力信息并作相应的预处理;然后,结合K均值聚类和卷积神经网络方法的自学习特性得到足底压力信息的特征表示;最后,对所获得的特征表示进行分类识别.在典型数据集上的比较试验表明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨春生		2	3	1.0	1.0
2	化晨冰		3	4	1.0	1.0
3	邵晓东		2	1	1.0	1.0
4	王鸣镝		1	1	1.0	1.0
5	黄振华		1	1	1.0	1.0
6	过其峰		1	1	1.0	1.0