基于步态的身份识别研究的开题报告

基于步态的身份识别研究的开题报告一、研究背景和意义身份识别一直是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。传统身份识别主要依赖于图像、指纹、虹膜等单一信息的特征提取和匹配。但是，这些信息的获取往往需要用户的

基于步态的身份识别研究的开题报告 一、研究背景和意义 身份识别一直是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。传统身份 识别主要依赖于图像、指纹、虹膜等单一信息的特征提取和匹配。但 是，这些信息的获取往往需要用户的配合，且容易被伪造或仿冒。近年 来，随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，基于人体生物特征的 身份识别成为了一个研究热点。其中，基于步态的身份识别因为不需要 配合，而且具有较高准确率以及易于实现等优点，因此备受关注。 基于步态的身份识别是一种非接触式的人体生物特征识别技术，它 通过对人在行走过程中的步伐、姿态等信息进行提取和分析，实现对人 的身份的快速识别。步态的识别可以应用于很多领域，例如：安全门、 智能家居、运动健身等领域，这些领域对精准身份识别的需求越来越迫 切。 目前，基于步态的身份识别研究已经取得了一定的进展，例如，通 过特征提取算法、机器学习算法等方法实现了步态识别，但是识别效果 还不够理想，还存在一些问题需要解决，例如，在复杂背景下的鲁棒性 问题，跨服装与不同场景下的鲁棒性问题等，需要通过对算法和模型优 化、数据集扩充等多种手段解决。 基于此，本文拟开展基于步态的身份识别研究，以加强对该技术的 探索和应用，提高步态识别的准确率和鲁棒性，为实现高效准确的身份 识别提供技术支持。 二、研究内容和目标 本文将基于步态技术实现身份识别，主要研究内容包括： 1. 设计一种基于步态的身份识别模型，包括数据预处理、特征提 取、模型训练等模块。 2. 构建一个基于步态的身份识别数据集，包括正常步态、异常步态