視覺-WiFi聯(lián)合無線終端用戶識別算法研究.pdf

1、近年來，如何結(jié)合無線終端和視頻監(jiān)控兩種技術(shù)改進目標定位與跟蹤性能成為研究的熱點問題。為了解決在只擁有少量可用的定位數(shù)據(jù)下的目標發(fā)現(xiàn)和識別問題，本文提出了一個基于移動軌跡匹配的用戶識別系統(tǒng)。
　　現(xiàn)有的用戶發(fā)現(xiàn)與識別方法如人臉識別或電子標記等，存在著成本高、識別能力與范圍有限、定制硬件等缺陷。因此，將計算機視覺和無線技術(shù)相結(jié)合，使得新的用戶發(fā)現(xiàn)與識別方法可以同時兼具電子標記易于識別以及計算機視覺精度高的優(yōu)點。
　　本文從定位的

2、角度出發(fā)，先分別對用戶和其攜帶的無線終端進行視頻定位和無線定位，并得到用戶的運動軌跡和無線終端的信號特征，然后通過信號特征與軌跡匹配的方法，完成用戶的識別。從以下幾個方面解決用戶識別的問題。
　　首先，提出了兩種無線終端定位算法。利用智能手機的普及性，將其作為用戶的電子標簽。利用Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)無線終端，并分析其接收信號強度(ReceivedSignal Strength Indication，RSSI)完成設(shè)備的定位與跟蹤。算

3、法充分考慮了RSSI的波動性，利用持續(xù)的定位獲得設(shè)備的信號特征，并與事先訓(xùn)練好的預(yù)設(shè)路徑（Path）進行匹配。結(jié)果表明，無線終端的匹配成功率達到了71％，且定位算法解決了設(shè)備差異性、電磁環(huán)境復(fù)雜等實際問題。
　　其次，提出了基于視覺發(fā)現(xiàn)的用戶移動軌跡和Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)下的無線終端的信號特征匹配算法。根據(jù)測試場地的情況，實現(xiàn)了一個經(jīng)典的基于顏色特征的粒子濾波目標跟蹤技術(shù)。通過跟蹤算法獲得用戶的移動軌跡后，使用與電子設(shè)備匹配相同的統(tǒng)一的

4、預(yù)設(shè)路徑（Path）進行分類，這樣既完成了用戶的定位同時也完成了與無線終端的數(shù)據(jù)融合。匹配算法利用時間匹配和統(tǒng)一的預(yù)設(shè)路徑（Path）匹配實現(xiàn)手機與用戶的綁定。我們實現(xiàn)了一個最小的原型系統(tǒng)來驗證匹配算法的性能，結(jié)果表明，系統(tǒng)的用戶識別率可以達到65％，證明我們的系統(tǒng)是可行的，并可以滿足一些應(yīng)用的需要。
　　最后，我們使用機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練我們的樣本軌跡分類模型，使用分類模型方法不僅擺脫了預(yù)設(shè)路徑的限制，同時提升了系統(tǒng)的用戶識別率。在