1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
1.训练过程
2.样本库
3.提取的步态能量图
4.步态识别结果和样本真实标签
2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文注释,训练CASIA库)
digitDatasetPath = ['步态能量图\0\']; imds = imageDatastore(digitDatasetPath,'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames'); %划分数据为训练集合验证集,训练集中每个类别包含1张图像,验证集包含其余图像的标签 numTrainFiles = 2;%设置每个类别的训练个数 [imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.8); %定义卷积神经网络的基础结构 layers = [ imageInputLayer([400 120 1]);%注意,400,150为能量图的大小,不能改 ............................................................ %全连接层 fullyConnectedLayer(20); %softmax softmaxLayer; %输出分类结果 classificationLayer;]; %设置训练参数 options = trainingOptions('sgdm', ... 'InitialLearnRate', 0.0001, ... 'MaxEpochs', 1000, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'ValidationData', imdsValidation, ... 'ValidationFrequency', 10, ... 'Verbose', false, ... 'Plots', 'training-progress'); %使用训练集训练网络 net = trainNetwork(imdsTrain, layers, options); save CNN.mat net 05_001m
4.算法理论概述
步态识别是一种生物特征识别技术,它通过个体走路的方式(如步长、步频、肢体摆动等)来辨认个人身份。基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的步态识别方法,利用深度学习的强大特征提取能力,可以从视频序列中自动学习步态的时空特征,进而实现高效的个体识别。
4.1步态识别系统框架
一个典型的基于CNN的步态识别系统包括以下几个关键步骤:
数据预处理:包括图像标准化、尺寸统一、背景消除等,以减少噪声和无关因素的干扰。
特征提取:利用CNN自动提取步态的时空特征。
模型构建:设计CNN架构,包括卷积层、池化层、全连接层及输出层等。
训练与优化:使用带标签的步态数据对模型进行训练,通过反向传播和优化算法(如Adam、SGD)调整权重。
识别测试:对新的步态样本进行预测,输出最可能的身份标签。
4.2 CNN原理及数学表述
CNN通过卷积层、池化层、激活函数等组件来学习特征。以一个简单的CNN层为例:
步态识别中的CNN模型通常包含多个卷积层和池化层,用于提取步态序列中的时空特征。每一帧步态图像经过卷积和池化后,特征逐渐抽象,最终通过全连接层映射到分类标签上。
4.3 CASIA步态数据库
CASIA步态数据库是中国科学院自动化研究所发布的权威步态数据集,包含大量个体在不同视角、不同衣着条件下的行走视频。利用此数据库进行训练和测试,要求模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。
基于CNN的步态识别技术通过深度学习模型强大的特征学习能力,实现了对步态序列的有效分析和个体身份的准确识别。结合如CASIA这样的高质量步态数据库,该方法在实际应用中展现出优异的性能,特别是在监控、安全认证等领域有着广泛的应用前景。
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