1.一種步伐識別方法，包括：
將多段步伐訓練樣本數(shù)據(jù)輸入最小二乘支持向量機的步伐識別模型進行訓練，并通過交叉驗證確定初始的步伐識別模型的各參數(shù)的初始值，形成初始的步伐識別模型；
獲取用戶一段時間段內(nèi)的當前步伐數(shù)據(jù)；
對所述當前步伐數(shù)據(jù)進行預處理；以及
將經(jīng)預處理的當前步伐數(shù)據(jù)輸入所述初始的步伐識別模型，由此識別用戶的步伐類別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的步伐識別方法，其中所述最小二乘支持向量機的核函數(shù)為徑向基核函數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的步伐識別方法，其中所述多段步伐訓練樣本數(shù)據(jù)的原始步伐數(shù)據(jù)是通過用戶攜帶的設備中的三軸加速度傳感器與三軸角速度傳感器實時獲取的三軸加速度和三軸角速度。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的步伐識別方法，其中所述原始步伐數(shù)據(jù)經(jīng)過預處理成為所述步伐訓練樣本數(shù)據(jù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的步伐識別方法，其中所述預處理為低通濾波。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的步伐識別方法，其中所述步伐識別模型的參數(shù)的初始值包括正則化參數(shù)的初始值和徑向基核函數(shù)的寬度的初始值。
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的步伐識別方法，其中所述多段原始步伐數(shù)據(jù)中的每一段對應預先設定的多個步伐類別中的一個。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的步伐識別方法，其還包括：
累積一段時間內(nèi)用戶被成功識別的步伐數(shù)據(jù)；以及
將所累積的步伐數(shù)據(jù)輸入最小二乘支持向量機的步伐識別模型進行訓練，通過交叉驗證更新用戶的步伐識別模型的各參數(shù)，由此獲得專用于該用戶的步伐識別模型。
9.一種步伐識別裝置，包括：
參數(shù)設置單元，將步伐訓練樣本數(shù)據(jù)輸入最小二乘支持向量機的步伐識別模型進行訓練，由此通過交叉驗證確定初始的步伐識別模型的各參數(shù)的初始值；
用戶步伐數(shù)據(jù)獲取單元，獲取用戶一段時間段內(nèi)的當前步伐數(shù)據(jù)；
預處理單元，對所述當前步伐數(shù)據(jù)進行預處理；以及
步伐識別單元，將經(jīng)預處理的當前步伐數(shù)據(jù)輸入所述初始的步伐識別模型，由此識別用戶的步伐類別。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的步伐識別裝置，其中所述最小二乘支持向量機的核函數(shù)為徑向基核函數(shù)。
11.根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的步伐識別裝置，其中所述步伐數(shù)據(jù)是通過所述用戶步伐數(shù)據(jù)獲取單元中的三軸加速度傳感器與三軸角速度傳感器實時獲取的三軸加速度和三軸角速度。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的步伐識別裝置，其中所述預處理包括對步伐數(shù)據(jù)進行低通濾波。
13.根據(jù)權(quán)利要求9所述的步伐識別裝置，其中所述初始的步伐識別模型的各參數(shù)的初始值為正則化參數(shù)的初始值和徑向基核函數(shù)的寬度的初始值。
14.根據(jù)權(quán)利要求9所述的步伐識別裝置，其中所述多段與完整原始步伐數(shù)據(jù)對應的訓練樣本數(shù)據(jù)中的每個樣本對應預先設定的多個步伐類別中的一個。
15.根據(jù)權(quán)利要求9所述的步伐識別裝置，其還包括參數(shù)更新單元，其累積一段時間內(nèi)用戶被成功識別的步伐數(shù)據(jù)以及將所累積的成功識別的步伐數(shù)據(jù)作為訓練樣本數(shù)據(jù)輸入最小二乘支持向量機的步伐識別模型進行訓練，通過交叉驗證更新用戶的步伐識別模型的各參數(shù)，由此獲得專用于該用戶的步伐識別模型。