Den breda spridningen användning av bärbara sensorer som i smarta klockor har gett kontinuerlig tillgång till värdefulla användargenererade data såsom mänskliga rörelser som kan användas för att identifiera en individ baserat på hans / hennes rörelsemönster såsom gång. Flera metoder har föreslagits för att extrahera olika heuristiska och hög nivå funktioner från gång rörelse data för att identifiera diskriminerande gång signaturer och skilja mål individ från andra. Den manuella och handgjorda funktionen utvinning är dock fel benägna och subjektiva. Dessutom har rörelsedata som samlas in från tröghetssensorer komplex struktur och isoleringen mellan manuell funktionsextraktion modul och de prediktiva lärande modeller kan begränsa generalisering kapacitet. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för mänsklig gångidentifiering med hjälp av tids-frekvens (TF) expansion av mänskliga gångcykler för att fånga gemensamma 2 dimensional (2D) spektral och temporal mönster av gångcykler. Sedan designar vi ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (DCNN) lära sig att extrahera diskriminerande funktioner från 2D expanderade gångcykler och gemensamt optimera identifieringsmodell och spektro-temporala funktioner på ett diskriminerande sätt. Vi samlar in råa rörelsedata från fem tröghetssensorer placerade vid bröstet, nedre-ryggen, höger handled, höger knä, och höger fotled av varje människa objekt synkront för att undersöka effekterna av sensorns placering på gångidentifieringen prestanda. Vi presenterar sedan två metoder för tidig (input nivå) och sen (beslutspoäng nivå) multi-sensor fusion för att förbättra gång identifiering generalisering prestanda. Vi föreslår särskilt metoden för minsta felpoängfusion (MESF) som diskriminerande lär sig linjära fusionsvikter för individuella DCNN-poäng på beslutsnivå genom att minimera felfrekvensen på träningsdata på ett iterativt sätt. 10 ämnen deltog i denna studie och därför är problemet en 10-klass identifiering uppgift. Baserat på våra experimentella resultat uppnåddes 91% individidentifieringsnoggrannhet med hjälp av den bästa individuella IMU och 2DTF-DCNN. Därefter undersökte vi våra föreslagna tidiga och sena fusionssensorer, vilket förbättrade systemets gångidentifieringsnoggrannhet till 93,36% respektive 97,06%.
Dehzangi m.fl. REF föreslog gångigenkänning med hjälp av neurala nätverk och multisensorfusion.
IMU-Based Gait Recognition Using Convolutional Neural Networks and Multi-Sensor Fusion
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}