基于热释电红外信息的人体身份识别的研究

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1、ABSTRACTGaitrecognitionisanewfieldfor.thebiometricrecognitiontechnology.Itsaimistorecognizepeopleordetectphysiological,pathologicalandmentalcharactersbytheirwalkingposture.Therefore,thistechniquehasabrightprospectandattractsmoreandmoreattentionfromthefieldofbiomedi

2、calinformationdetection.Pyroelectricinfrared(PIR)sensorscandetecthumanbodymotionwithinafairlyreasonabledistancebytheirheatemissions.PIRsensorshavebeenusedforawiderangeofapplications,suchasintruderdetectionandlightactuatorsduetoitslowcostandlowpowerconsumption.Thein

3、fraredradiationofawalkingpersonalsocontainsphysicalcharacteristicsoflimbswingandwalkingpostureinformation,whichprovidesanewsourceforgaitfeatureextractionandidentification.HumanbodymovementcharacteristicextractionforawalkingpersonisinvestigatedinthisthesisusingaPIRs

4、ensorwithFresneilensarrays.TemporalvoltagesignalscollectedfromaPIRsensorwereanalyzedtoextractthemotionfeaturesofindividualsforhumanidentification.Inourstudy,wesetupaninfrareddataacquisitionsystem,conducteddataacquisitionexperimentandestablishedasmall·scaleinfraredd

5、atabase.Thentwomethodswereusedforextractingthefeaturesforidentification.Ontheonehand,weestablishedauto-regressive(AR)modelsfortime-domainsignals,extractedARcoefficientsasthecharacteristicsandthenusedsupportvectormachine(SVM)fortheclassificationprocess.Thehighestpro

6、babilityofcorrectrecognitionwas66.48%:Ontheotherhand.weextractedspectruminformationofthetime—domainsignalbyusingFourierTransform,andemployedprincipalcomponentanalysis(PCA)methodfordimensionalityreductionofspectrummatrix.Thehighestprobabilityofcorrectrecognitionwas8

7、6.53%inSVMclassifier.Theexperimentalresultsshowedthatthespectruminformationofpyroelectricinfraredsignalbytime—frequencytransformingfollowedbyprocessingofPCA,wasbetterthanthefirstmethodoffeatureextraction.Theresearchdisplayedthatidentificationofhumanbodybyprocessing

8、oftheoutputsignalofaPIRsensorcanbeachievedtosomeextent,andthisWasalsolow-costhumanidentificationsystemprogramsinsomelow-securityapplications.Atpr

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