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2．2 通行识别方法
2．2．1 步态识别方法
步态识别是近年来计算机视觉和生物特征识别领域备受关注的一个研究方向，主要根据人体行走过程中双腿直立行走这一特殊行为特征进行身份识别。与其他生物特征识别技术(例如指纹、语音、人脸等)相比，步态识别的优势在于非接触性、非侵犯性、易于感知、难于隐藏、难于伪装。本实验的步态识别方法是借助对射式红外传感器对闸机通道内通行状态中人体与物体进行识别的方法，是在人体步态的XYT模型的基础上，通过对人体特殊的步态特征定义来区分人体与物体。
在含有传感器组成的通行通道内，人体行走与物体在通过传感器时会产生一系列与时间序列相联系的离散点，每个时间点传感器的状态则相应地反应出当时状态下人体与物体遮挡传感器的情况。在本实验中，借助Matlab仿真平台显示通行目标通过通道时传感器的状态，如果人体通过通道时，由于人体特殊的行走规律，会产生特殊的双绞线模型，而物体通过通道时，则是连续遮挡锯齿模型，对这些离散数据进行处理，人体识别系统则可以对人体与物体进行区分。人体通过时传感器状态如图3所示。

如图3所示，横坐标对应数据显示格式，显示传感器的状态，纵坐标代表时间(单位：s)，中间6个传感器为步态检测传感器。人体的行走过程可以分为若干个步态周期的组合。在采集数据中可以看到，用于采集步态识别的传感器有数据缺失的现象，采样点的限制造成了数据的缺失，因此理论上传感器布置的数量越多，采集到的数据越充分，仿真效果就越准确，人体识别系统的识别率越高。但是，传感器数量的增多会带来很多其他问题，因此，要获得高的识别率还要进行大量实验以确定传感器数量的最佳值。

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关键词： 识别 研究 技术 系统 人体 通行