基于步行加速度信息分割的人员识别

为提高基于智能手机内置加速度传感器的人员识别率,提出了一种基于信息分割的组合分类器识别方法。根据人员步行加速度变化特点提出了基于HMM(隐马尔可夫模型)的划分方法,将人员步行加速度划分成相对动态与稳态两个部分,分别从两个区域提取标准差、均值、能量等特征;根据不同步行速率选择这些特征和峰值点连线斜率组合成新的特征集合;最后,采用组合分类器的方法获得了更加理想的识别精度。实验结果表明,在人员慢步行走的姿态下的识别率达到了98.3%,快速步行达到了97.6%。较现有人员识别方法有较大的提高。