[發明專利]基于步態軌跡曲線特征的人體身份識別

有效

• 申請號: 201810379948.0
• 申請日: 2018-04-25
• 公開（公告）號: CN108563939B
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 郇戰;萬彩艷;李晨;陳學杰
• 申請（專利權）人: 常州大學
• 主分類號: G06F21/32
• 分類號: G06F21/32;G06K9/00;G06K9/62;H04M1/72403
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1.一種基于步態軌跡曲線特征的人體身份識別方法，其特征在于，包括粗輪廓的全局軌跡曲線特征提取步驟和細致的局部軌跡曲線特征提取步驟；

(1)數據獲取：利用智能手機內置加速度傳感器采集步態加速度數據，采樣頻率為100Hz；

(2)數據預處理：對原始步態數據進行預處理的主要目的就是為了減少噪聲干擾，其中噪聲主要來源于一些不可避免的因素，包括呼吸、晃動造成的人體自然生理抖動、傳感器自身的噪聲和重力加速度的干擾，預處理技術包括：有效步態數據截取、濾波去噪和歸一化；

(3)標準步態曲線獲取：已知步態數據是時變的周期信號，為減少計算量，只考慮步態的單個標準周期，利用單個標準周期特征來表征整個步態特征；

(4)步態曲線的閉合化：步態時序曲線是一條未封閉的曲線，而傅里葉描述符不能對非閉合曲線輪廓特征進行描述，因此對步態數據首尾點做連線并以此連線為軸進行鏡像處理，構成封閉的曲線；

(5)粗輪廓的軌跡曲線特征提取：

1)假設在xy平面上有N個坐標點，假設P₀,P₁,P₂,...,P_N-1該封閉的曲線上的點，以P₀為起始點，P_N-1為結束點，P₀＝P_N-1，以順時針方向經過P₀(x₀,y₀),P₁(x₁,y₁),...,P_N-1(x_n-1,y_n-1)后回到原始位置，并可反復循環，設x(k)＝x_k,y(k)＝y_k,所以一條封閉曲線的邊界點表示為Z(k)＝(x(k),y(k)),k＝0,1,...,N-1,每一個坐標處理成復數的形式：

X(k)為復數坐標的實部，Y(k)為復數坐標的虛部；Z(k)的傅里葉級數為：其中L表示周期，k為變量,根據歐拉公式：e^jθ＝cosθ+jsinθ,其中所以Z(k)可以表示為：

S_i(0≤i≤N-1)為點P_i到起始點P₀的曲線長，并且S_i≤k≤S_i+1,0≤i≤N-1，函數的傅里葉級數表達式為：

其中，L為封閉曲線的周長，傅里葉的系數表達式為：

2)傅里葉級數的各項系數C_n為復數，模向量C＝(||c₁||,||c₂||,...,||c_K||)，向量C與形狀的尺度、方向和選擇的起始點有關，為了使其具有選擇、平移和尺度的不變性，則需要對C進行歸一化處理，得到傅里葉形狀描述子，歸一化后的傅里葉形狀描述子d(i)定義為：

選取前15個低頻傅里葉系數作為傅里葉描述子的形狀特征，用FD表示，

(6)細致的局部曲線軌跡特征提取：

1)設曲線軌跡有N個數據點，則有N-1個角度點，則角度：

2)角度點的質心為：

3)每個角度點到其質心的距離r用歐式距離表示為：

4)再求出每個角度點和質心間的連線與坐標軸之間的夾角α作為最終的方向角，其中α的大小反映了曲線上各個點的角度變化情況，為了消除其他因素的影響，將夾角α進行歸一化操作，即選擇最大夾角α_max，將每個夾角α_i除以α_max得到歸一化后的夾角,即：

選取前K個最大值來表征該曲線的局部角度變化特征，用AD來表示；

(7)軌跡曲線特征：將提取的曲線粗輪廓特征和局部角度特征組合成軌跡曲線特征：

其中，N表示第N個周期，FD表示傅里葉描述子的形狀特征,AD表示角度變化特征。