文档名：基于WiFi CSI的多特征融合的步态识别
摘要：基于WiFi信道状态信息(CSI)的步态识别作为一种新型的生物特征识别方案,从步态周期、步速、行走姿势、身体平衡、足底压力等方面的差异进行分析,从而有效识别行人身份.然而,目前大多数基于WiFiCSI的步态识别方案中主要针对人体的运动特征进行识别,鲜见对人体物理形态特征进行分析,这样就导致了特征提取不完整,系统识别率低,鲁棒性差等问题.针对上述情况,提出了一种结合步行时运动特征和相对静止时物理形态特征的多特征融合身份识别方法.该方法利用了一个双流卷积神经网络(CNN)分别提取粗粒度运动特征和细粒度物理形态特征,并将两部分特征融合,进行身份识别.在真实的场景中进行了实验,最高准确率达到97.1％,明显优于现有的识别方案,实验证明了该方法的有效性和通用性.
作者：吴文杰 朱耀麟 梁颖 Author：WUWenjie ZHUYaolin LIANGYing
作者单位：西安工程大学电子信息学院,陕西西安710600西安工程大学计算机科学学院,陕西西安710600
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(3)
分类号：TP391
关键词：步态识别 WiFi信道状态信息 运动特征 物理形态特征 双流卷积神经网络
机标分类号：TP391.41TN929.5TP242
在线出版日期：2023年3月27日
基金项目：陕西省教育厅重点科研计划资助项目，陕西省自然科学基础研究计划资助项目基于WiFiCSI的多特征融合的步态识别[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(3)吴文杰 朱耀麟 梁颖基于WiFi信道状态信息(CSI)的步态识别作为一种新型的生物特征识别方案,从步态周期、步速、行走姿势、身体平衡、足底压力等方面的差异进行分析,从而有效识别行人身份.然而,目前大多数基于WiFiCSI的步态识别方案中主要针对...参考文献和引证文献
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