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Fusion of Different Height Pyroelectric Infrared Sensors for Person Identification
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资源说明：在当前的数字化和智能化浪潮中，身份识别技术的需求不断提升，尤其是在安全监控、智能家居和自动化控制等领域。人体目标识别作为身份识别技术中的一项关键技术，其准确性和稳定性至关重要。传统的单个热释电红外(PIR)探测器在人体目标识别方面存在识别能力不稳定、准确率不高等问题，这促使研究人员寻找更有效的解决方案。
文章《不同高度热释电红外传感器融合以进行人体识别》提供了一种基于多个PIR传感器的PIR检测识别系统，该系统能够从人体目标的不同部位收集热红外特征。该系统的创新之处在于它采用了多种数据融合策略，包括在特征层和决策层的数据融合，以提升系统在各种环境下的识别能力。
在信号处理层面，使用了快速傅里叶变换(FFT)、短时傅里叶变换(STFT)和小波包变换(WPT)算法来提取人体目标的热红外特征。这些算法各有特点：FFT能够分析信号的频域特性，STFT适用于分析随时间变化的信号，而WPT则能够提供信号的时间和频率信息。通过这些算法，系统可以从多个角度分析和提取热红外信号的特征。
接下来，利用典型相关分析(CCA)算法在特征层融合不同算法提取的特征。CCA能够找到两组数据间的最大相关性，从而在保留各自特征的同时，整合出更有代表性的特征集合。
在决策层，支持向量机(SVM)分类器被用于基于融合后的特征数据做出识别决策。SVM是一种有效的分类算法，尤其适用于有限样本数据的分类问题。它通过构建一个最优决策边界，使得不同类别之间的间隔最大化，从而提高分类的准确性。
为了进一步优化来自不同高度位置的多个PIR传感器的识别结果，文章采用了一种基于证据理论的方法，即Dempster-Shafer证据理论(D-S)。D-S理论是一种用于处理不确定性的数学工具，它通过给出证据支持不同假设的程度来综合多个证据，从而得到更加精确的识别结果。
实验结果表明，融合特征层数据可以提高近距离（从单个传感器到目标的距离）的人体目标的平均识别率。此外，融合决策层数据也能提升整个识别系统的识别能力。当检测距离为6米时，融合系统的正确识别率达到了88.75%，相比于仅使用单个传感器的系统，识别率平均提高了22.67%。
这项研究不仅提高了人体识别的准确性，而且为多传感器数据融合、特征提取和证据理论在智能监控系统的应用提供了有价值的参考。这种融合不同高度PIR传感器的方法，可以广泛应用于安全监控、门禁系统、入侵检测和行为分析等领域，有助于提升系统的智能化水平和用户体验。随着技术的不断进步，这种传感器融合技术有望在智能建筑、智慧城市等大型项目中发挥重要作用。
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