实验说明.md 4/25/2019
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步
态
识
别
行
人
分
类
实
验
实
验
目
的
综合运用之前课程中学习的各种机器学习算法，完成步行传感器数据的
分
类
实验
通过完整的数据处理，算法选择，实验设计，结果分析流程掌握并深刻理解各种机器学习算法
具备使用机器学习算法解决实际问题的能力
培养科学研究的一般思路和方法
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实
验
任
务
对给定的数据进行预处理
将数据处理成为算法可以使用的格式
对传感器数据进行分类，判断其属于哪一个人
实
验
环
境
硬件：x86_64 Centos 3.10.0 服务器/GPU 服务器、GPU、PC 上位机
软件：SimpleAI 实验平台、Docker 下 Ubuntu16.04 镜像、python3.5
背
景
手
机
传
感
器
[1]
为满足手机的日常使用场景，现代智能手机内置了多种传感器，本实验主要介绍两种
加速传感器：加速度传感器，顾名思义就是一种能够测量加速度的电子设备。运用压电效应实现，重力感
应模块由一片“重力块”和压电晶体组成，当手机发生动作的时候，重力块会和手机受到同一个加速度，这
样重力块作用于不同方向的压电晶体上的力也会改变，这样输出的电压信号也就发生改变，根据输出电压
信号就可以判断手机的方向了。
陀螺仪：陀螺仪是一种用于测量角度以及维持方向的设备，原理是基于角动量守恒原理。陀螺仪的用途主
要是手机的摇一摇，或者在某些游戏中可以通过移动手机改变视角或VR应用。
步
态
步态是指行人走路时所表现的姿态及走路所有的动作，这是一种复杂的行为特征，每个人都拥有一种与众
不同的步态
步态唯一性的物理基础是每个人生理结构的差异性，不同的腿骨长度、不同的肌肉强度等共同决定了步态
的唯一性
步态是一种非接触的生物特征识别技术，在识别的过程中不需要人的行为配合
步态识别是一种新兴的生物特征识别技术
研
究
步
态
的
意
义
利用步态进行身份识别
利用步态进行健康检查、疾病诊断
利用步态进行行为预测、步行状态分析
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数
据
数
据
采
集
信
息
行人个数：10。行人性别、年龄分布见下图。
数据采集条件：行人右手手持手机在自由状态下行走10分钟
数据格式：时间戳 X轴数据 Y轴数据 Z轴数据
采样频率：50HZ，即每20ms采样一次
数据收集时间：2017-10-26
数
据
详
情
数据在文件夹 data 中， data 中共有20个文件，分别为 accData0.txt ~ accData9.txt 和
gyrData0.txt ~ gyrData9.txt 。10个accData对应10个人收集的加速度传感器数据，10个gyrData对应10
个人收集的陀螺仪传感器数据。
