一种基于惯性传感器的身份检测方法及系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于惯性传感器的身份检测方法及系统。该方法包括：提取有效运动数据；基于动态噪声反馈的扩展卡尔曼滤波的姿态解算模型，对有效运动数据进行姿态解算；基于姿态信息还原运动轨迹；分别在时域和频域上对有效运动数据和运动轨迹进行特征提取，得到多个运动特征向量；随机生成多组干扰运动数据，并提取所述干扰运动数据的特征向量；基于干扰运动数据特征向量、运动特征向量、干扰运动数据特征向量对应的动作类别以及运动特征向量对应的动作类别对随机森林模型进行训练，得到分类模型；通过分类模型进行身份检测。本发明能够在小样本数据集上实现精确的的动作识别、身份检测。
基本信息
专利标题 ：
一种基于惯性传感器的身份检测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611553A
申请号 ：
CN202210222980.4
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赵毅池逸轩王一峰
申请人 ：
哈尔滨工业大学（深圳）
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区
代理机构 ：
北京高沃律师事务所
代理人 ：
王爱涛
优先权 ：
CN202210222980.4
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G01C21/16
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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