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人体关节比例模型为基础的步态识别方法的研究的开题报告

一、研究背景与意义

步态识别是对人体运动特征进行分析和提取的一项重要任务，具有广泛的应用价值。例如，通过步态识别技术可以有效地进行残疾人智能康复、疾病诊断等领域的研究，为健康管理、医疗护理等方面提供了支持。

目前，人体关节比例模型已成为步态识别领域中的重要研究方法之一，其基本原理是利用相邻关节的比率关系对人体运动进行分析和识别。该方法具有计算简单、精度高等优点，在近年来得到了广泛的研究和应用。然而，人体关节比例模型的步态识别仍存在着许多问题，例如对坐标系转换的不适应、数据处理精度的低下等，因此有必要进一步深入研究改进该方法。

二、研究内容与方法

本研究的主要研究内容包括以下方面：

1.建立基于人体关节比例模型的步态识别模型，并进行算法优化与改进；

2.设计实验方案，采集步态运动数据，并对数据进行预处理和处理；

3.探究关节比例模型对坐标系转换的适应性，并针对其问题进行解决；

4.基于所得的数据，对模型进行训练和测试，并对识别结果进行分析和评价。

本研究将采用实验研究的方法进行，具体实验内容包括建立运动捕捉系统，收集用户的运动数据；利用Matlab等软件平台对数据进行预处理和处理，并对关节比例模型进行优化；采用交叉验证、ROC曲线等方法对所得模型进行训练和测试，并进行结果分析和评价。

三、研究预期成果

本研究将建立一种优化的基于人体关节比例模型的步态识别方法，具有更好的识别精度和适应性，可以在智能康复、医学诊断等领域中得到应用。同时，本研究还可为相关学科的研究提供参考，有助于推动步态识别技术的发展。