基于微多普勒特征的运动步态识别

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基于微多普勒特征的地面目标分类

基于微多普勒特征的地面目标分类

基于微多普勒特征的地面目标分类
李彦兵;杜兰;刘宏伟;丁苏颖;关永胜
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2010(032)012
【摘要】轮式履带式车辆目标分类是低分辨雷达地面目标识别研究领域的一个难点.该文基于微多普勒效应原理建立了轮式履带式车辆的雷达回波模型,针对轮式履带式车辆微多普勒调制的不同,提出了一种基于CLEAN算法的特征提取方法,提取了一种描述目标多普勒谱能量分布的能量比特征.基于实测数据使用相关向量机(RVM)和支持向量机(SVM)的识别结果表明该特征具有较好的识别性能,同时对目标速度具有稳健性.
【总页数】6页(P2848-2853)
【作者】李彦兵;杜兰;刘宏伟;丁苏颖;关永胜
【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西
安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN959.1+7
【相关文献】
1.基于Hough变换的卷积神经网络下微多普勒特征目标分类 [J], 邱思杰;龙振弘
2.基于微多普勒特征的目标分类 [J], 贾守卿;江小敏;夏明耀
3.基于微多普勒效应和AR模型的车辆目标分类方法 [J], 李开明;张群;罗迎;丁帅帅;郭英
4.基于特征概率分布的低分辨雷达地面目标分类 [J], 陈志仁;顾红;苏卫民;王钊
5.基于微多普勒效应的运动船舶目标分类研究 [J], 唐林;刘通
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基于多特征融合的乒乓球运动员姿势识别算法

基于多特征融合的乒乓球运动员姿势识别算法

r i t h m ,a s a r e s u l t o f t h e c u r r e n t a l g o i r t h m i s u s e d t o i d e n t i f y t h e t a b l e t e n n i s a t h l e t e s p o s t u r e ,h a s c e r t a i n l i mi t a t i o n s , a t h l e t e s p o s t u r e f e a t u r e e x t r a c t i n g p r o b l e ms c a n n o t r e l f e c t t h e p o s i t i o n o f d y n a mi c c h a r a c t e i r s t i c s i n d e t a i l .T o t h i s e n d,t h i s p a p e r p r o p o s e s a f u s i o n g e s t u r e r e c o g n i t i o n me t h o d f o r t a b l e t e n n i s a t h l e t e s b a s e d o n mu l t i p l e a s p e c t s .T h i s
关键词 : 多 特 征 融合 ; 姿 势识 别 ; 小 波描 述 中图分类号 : T P 3 9 1 文献标识码 : B
Ge s t ur e Re c o g n i t i o n Al g o r i t h m f o r Ta b l e Te n n i s At h l e t e s Ba s e d o n M ul t i p l e Fe a t ur e Fus i o n

基于微多普勒效应和AR模型的车辆目标分类方法

基于微多普勒效应和AR模型的车辆目标分类方法

AClassificationMethodofVehicleTargetsBasedon MicroDopplerEffectandAutoRegressionModel
LIKaiming1,ZHANGQun1,2,3,LUOYing1,2,3,DINGShuaishuai1,GUOYing1
精确打击等具有积极的军事意义[1,2].上世纪 70年代, 美国就开展 了 车 辆 目 标 识 别 研 究,主 要 通 过 采 集 车 辆 行进时产生 的 地 震 动 信 号、声 信 号 和 磁 信 号 等 进 行 识 别[3~7].90年 代,美 国 国 防 部 高 级 研 究 计 划 局 又 提 出
摘 要: 轮式车辆和履带式车辆的分类是地面目标识别的难点之一.车轮旋转和履带的运动是典型的微动,其
产生的微多普勒特征可作为两类车辆目标分类的重要依据.首先,针对短驻留条件下两类车辆目标的雷达回波,分析
了两类目标不同微动导致的微多普勒特征差异;其次,基于目标回波短时平稳相关的性质,建立了目标回波的 AR模
Keywords: microDoppler;autoregressionmodel;forwardandbackwardprediction;vehicletarget;classiication
1 引言
轮式车辆和履带式车辆是重要的地面军事目标, 对两类目标的分类 研 究 对 于 战 场 态 势 感 知、威 胁 评 估、
关键词: 微多普勒;AR模型;前后向预测;车辆目标;分类
中图分类号: TN957 文献标识码: A 文章编号: 03722112(2018)04080509
电子学报 URL:http://www.ejournal.org.cn
DOI:10.3969/j.issn.03722112.2018.04.006

基于能量的多特征融合步态识别

基于能量的多特征融合步态识别

基于能量的多特征融合步态识别
步态识别 (Gait Recognition) 是一种用来识别某个人身份的生物特征技术,可取代
传统的指纹和面部识别等技术。

它的基本原理是根据某个人的步态信息,通过研究步态特
征来确定其身份,从而识别目标人员。

近年来,多特征融合方法已经被广泛用于解决步态
识别中的识别准确率不高的问题。

在传统的振动信号处理研究背景中,研究者倾向于提取
振动信号的能量特征,利用空间、时间分量来识别不同的物体。

基于能量的多特征融合步态识别,是一种基于能量特征的研究方法,通过提取脚步振
动特征的能量信息,并显示出其特征的混合特征,从而进行步态识别。

为了充分利用振动
能量中的多层次特征,研究者结合多尺度小波阈值分析、本征极限值分析以及核处理技术,将振动信号中的低频信息以及突变点和抵抗变化点融合在一起,从而提高步态识别的准确率。

此外,研究人员还结合了相关性分析和多元统计分析,将步态信号中存在的多种特征
融合在一起,最终用于步态表示与识别。

基于能量的多特征融合步态识别是一种提高步态识别准确率的方法,可以实现有效识
别人员的特征模式。

它既可以有效抑制步态特征中存在的噪声,也可以提取多类特征空间,降低有效识别错误率,从而准确识别序列中的相同行为模式。

步态识别的方法

步态识别的方法

步态识别的方法
步态识别是一种生物特征识别的技术,通过分析个体的步行方式来进行身份验证或识别。

步态识别常常应用于生物识别系统、安防系统等领域。

以下是一些常见的步态识别方法:
1.计算机视觉方法:
•基于视频分析:使用摄像头记录个体的步行动作,然后通过计算机视觉算法提取步态特征,如步幅、步速、步态周期等,
进行身份验证。

•深度学习:使用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN),对步行视频进行特征学习和识别。

2.传感器方法:
•加速度计和陀螺仪:使用穿戴式设备,如智能手机或专用传感器,通过加速度计和陀螺仪记录用户的步行模式,并提取相
关特征进行身份验证。

•地板传感器:在地板上布置传感器,通过检测步行引起的地板振动来识别步态。

3.生物特征识别:
•生物特征结合:结合其他生物特征识别技术,如面部识别或指纹识别,与步态识别相结合提高整体身份验证的准确性。

4.无监督学习方法:
•基于聚类的方法:使用聚类算法对步行特征进行分组,从而对个体进行识别。

•生成对抗网络(GAN):使用生成对抗网络训练生成模型,从而生成逼真的步态序列,用于提高识别模型的性能。

5.可穿戴设备:
•智能鞋:集成传感器的智能鞋可用于监测步行方式,并通过内置算法进行身份验证。

•智能服装:具有集成传感器的智能服装也可以用于捕捉步行特征。

步态识别的准确性很大程度上取决于采用的方法以及所用数据的质量。

综合使用多种传感器和算法通常可以提高步态识别系统的性能。

多特征融合的步态识别算法

多特征融合的步态识别算法

多特征融合的步态识别算法随着智能化技术的不断发展,步态识别技术逐渐成为研究热点。

步态识别技术可以应用于诸如健康管理、安全监控、智能家居等领域,因此具有广泛的应用前景。

当前,步态识别算法主要采用多特征融合的方法,以提高步态识别的准确性和鲁棒性。

本文将介绍多特征融合的步态识别算法及其应用。

一、多特征融合的步态识别算法多特征融合的步态识别算法是一种综合利用多种传感器信息的方法,以提高步态识别的准确性和鲁棒性。

一般来说,步态识别算法主要包括三个步骤:数据采集、特征提取和分类识别。

多特征融合的步态识别算法主要是在特征提取和分类识别两个步骤中进行融合。

在特征提取方面,多特征融合的步态识别算法可以利用多种传感器信息,如加速度计、陀螺仪、磁力计等,提取多种特征,如时域特征、频域特征、小波特征等。

这些特征可以综合反映人体步态的动态和静态特征,从而提高步态识别的准确性。

在分类识别方面,多特征融合的步态识别算法可以采用多种分类器,如支持向量机、人工神经网络、决策树等。

这些分类器可以综合利用多种特征信息,从而提高步态识别的鲁棒性。

二、多特征融合的步态识别应用多特征融合的步态识别算法在实际应用中具有广泛的应用前景。

以下是几个实际应用的例子:1. 健康管理多特征融合的步态识别算法可以用于健康管理领域,如老年人健康管理。

通过采集老年人的步态信息,可以判断老年人的身体状态,如步态是否稳定、步速是否正常等,从而及时发现老年人身体的异常情况,提高老年人的生活质量。

2. 安全监控多特征融合的步态识别算法可以用于安全监控领域,如监狱安全监控。

通过采集犯人的步态信息,可以判断犯人的行为是否正常,如是否有逃跑行为等,从而加强监狱的安全管理。

3. 智能家居多特征融合的步态识别算法可以用于智能家居领域,如智能门锁。

通过采集家庭成员的步态信息,可以识别家庭成员的身份,从而实现智能门锁的自动开关,提高家庭安全性。

三、结论多特征融合的步态识别算法是一种综合利用多种传感器信息的方法,以提高步态识别的准确性和鲁棒性。

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第3 卷 1
第 1 2期
年 1 2月
【 自动化技 术 】
基 于 微 多 普 勒 特 征 的 运 动 步 态 识 别
黄斌科 , 李 飞
7 04 ) 10 9 ( 安 交 通 大 学 电子 与 信 息 工 程 学 院微 波 所 , 安 西 西
摘要 : 的肢体运动会产生微多普勒 特征 , 人 利用 这一特征可 以进行人体 步态识别 。首先对人 体进行建模 , 并利用 运动捕捉数据模拟 了人运动时 的雷达 [波。然后利用 C i l 变换对人体躯干的平 动和肢体微动部分 的 回波进 口 1 h pe r t
c i s a c格 式 的 文件 中 。具 体 的 ,s文 件 中 定 义 了骨 lm af m a / af
与运动类 型相关 , 基本不 随运动速度变 化 用运 动步频作为运动步态的判别特征。
。本研 究利
首 先 给 出一 个 典 型 的 人 体 模 型 , 用 运 动 捕 捉 数 据 利
行 了分 离 , 肢 体 部 分 回波 中 提 取 了人 体 运 动 的 步 频 , 将 其 作 为 特 征 量 进 行 人 的 运 动 步 态 识 别 。仿 真 结 果 表 从 并
明 了利 用 步频 特 征 识 别 人 体 运 动 步 态 的 有 效性 , 这 一 特 征 不 受 雷 达 视 线 方 向 与 人 体 运 动 方 向夹 角 的 影 响 , 且 可
射 信 号 的 矢 量 合 成 来 表 示 。 因 此 合 成 回 波 的关 键 问 题 是
频率 附近产生边带 , 这种现 象称为微多 普勒现象 … 。人体 运动时由于肢体的摆动 , 具有 明显 的微运 动特征。G i e— e hi s
m e r
_ 应 用 运 动 捕 捉 证 实 了 人运 动 回波 可 以 用 各 个 部 位 单 2
约 为 18— . z跑 的情 况 下约 为 3H , 且 运 动 步 频 只 . 2 0H , z而
分, 膝关节就是其 父 关节 , 而踝 关节 是其子 关节 。人 体 的
运 动 捕 捉 数 据 描 述 就 是 基 于 这 种 树 形 结 构
运动捕捉技术通过捕捉贴 在人体表 面的传感 器数据 , 来描述人体 的运 动情 况 。这 些人 体 运 动数 据存储 于 A — c
计算 了不 同时刻人体各部位 的位 置 , 然后 仿真 了人 运动过
程 的雷 达 回波 。利 用 C i l hr e p t自适 应 分 解 方 法 对 回 波 进 行 分解 , C i l 参 数 域 内分 离 了 躯 干 的平 动 和 肢 体 运 动 , 在 hr e pt
对 后 者 进 行 自相 关 处 理 获 得 运 动 步频 , 过 步 频 参 数 进 行 通
独 回波 的 合 成 进 行 模 拟 , 讨 论 了 各 部 位 的 回 波 特 点 。 并 Ln 等 对 于人 的几 种 典 型 运 动 的 回 波 进 行 模 拟 和 分 析 , ig
计算人体运动 中各散 射 中心 的实时位 置。基 于运动 捕捉 数据可计算运 动过程 中不 同时刻各 散射点 的位置 , 仿真 并
往 伴 随有 加 速 , 动 , 转 等 非 刚 体 性 质 的 微 运 动 。 目标 振 旋 微运 动对 于雷 达 散 射 信 号 会 产 生 调 制 作 用 , 目标 多 普 勒 在
1 人 运 动 雷 达 回波 合 成
在计算人体运动的散射 回波 时 , 将人体等 效为多个 可 部件组成 , 各部件散射信号 由位于其几何 中心散 射点的散
以应用于城市反恐等领域 。
关 键 词 : 多 普 勒 ; 动 步 态 识 别 ; 频 ; h pe 变 换 微 运 步 C i lt r
中图分类号 :N 5 T 9
文献标识码 : A
文章编号 :0 6— 77 2 1 )2— 0 6— 3 10 0 0 (0 0 1 0 5 0
运动 目标不仅存在整体平 动 , 目标 或者 目标 部件还往
和平移 ; ro节点外 , 除 ot 其他节点只具有 相对 于其父关节 的 转动 , 不具有独立 的平动分量 。因此 每个 节点在 局部空
这 些 关 节 和 部 分 之 间具 有 一 些 继 承 关 系 , 如 对 于 小 腿 部 例
与雷达视线方 向往 往存 在夹 角。在这 种情况 下利 用直 接
测量的 目标平 动多普 勒频率 进行 速度y 断并 不能 获得 准 - 0
确 的 速 度信 息 , 致 利 用这 一 速 度 信 息 进 行 的 步 态 识 别 结 导 果 不 够 可靠 。对 于 人 群 的 统 计 数 据 表 明 , 走 状 态 下 步 频 行
和 人 行 走 时 手 臂摆 动 的周 期 。 在 应 用雷 达对 非 合 作 目标 进 行 探 测 时 , 目标 运 动 方 向
人体是一种典 型的非刚体 。当人 运动时 , 每个部 分都
具有 特定 的运动速度和轨迹 。图 1 出了一个典型的人体 给
模 型。在该模型 中, 体可 以看作从基 准点 ro 节点 出发 人 ot 按 照 一定 的层 次将 各部 分用 关节 相 连构 成 的树形 结构 。
人运动的雷达回波。
1 1 人 体 运 动模 型 .
指 出人 体 运 动 的 微 多普 勒特 征 可 以用 于 目标 识 别 。J .
L【 过 对 目标 雷 达 信 号 微 多 普 勒 分 析 和 C i l 分 解 , i 通 hr e pt
分离 了旋转部件的微 多普勒 特征 , 到 了飞机 的 IA 得 S R像
架的 自由度 、 位置 、 规格 以及 它们 的继承关 系 ,mc文件 中 a
则 给 出了 传 感 器 所 记 录 的 人 体 各 个 组 成 部 分 在 运 动 中 的
相 对 于 其 父 关 节 的 偏转 角度 。 当人 运 动 时 , o 节 点 所 在 全 局 坐 标 系 就 会 发 生 转 动 rt o
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