一种基于卷积神经网络和孤立森林的步态识别方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络和孤立森林的步态识别方法，包括步骤：步骤(1)，数据采集：采用手机内置的加速度传感器以及陀螺仪传感器采集多位用户的行走数据；步骤(2)，数据预处理：采用低通有限脉冲响应滤波器FIR对采集到的数据进行过滤，去除噪音信息；对采集到的数据进行插值，使得采集数据的采样点间隔均匀；步骤(3)，方向无关转换：对采集到的传感器数据进行方向无关转换，减少手机的放置位置对于识别准确率的影响；步骤(4)，步态周期划分：采用固定的滑动窗口算法对步态进行周期性划分，设定滑动窗口的长度为200，即每秒的采样数；步骤(5)，使用CNN神经网络对采集到的步态数据进行特征提取。