MATLAB中的数据融合代码-CNNGAITMM：利用CNN进行多模态步态识别-ITADN社区

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本项目提出了一种基于CNN的多模态步态识别方法，结合CNNGAITMM框架在MATLAB中实现数据融合，提升步态识别精度。数据融合的MATLAB代码基于CNN进行多模式步态识别由弗朗西斯科·卡斯特罗（Francisco M. Castro）和曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯（Manuel J. Marin-Jimenez）开发，可在TUM-GAID和CASIA-B的正常情况下运行测试。对于其他情况，您只需下载数据集并构建相应的imdb。该代码包含以下模型： - 基于3D卷积的CNN，使用光流作为TUM-GAID的输入。 - 可对TUM-GAID进行光流、灰度和深度模态融合的基于3D卷积的CNN。 - 使用灰色作为CASIA-B输入的基于CNN的ResNet模型。 - 对CASIA-B进行光流和灰度融合的基于3D卷积的CNN。先决条件：需要安装MatConvNet库以及MexConv3D（用于3D转换）。快速开始步骤如下：假设您已将cnngaitmm库放置在文件夹中。启动MATLAB并输入以下命令：cd ，然后运行startup_cnngaitdemo_T。

步态MATLAB代码-CNNGait：基于步态的生物识别CNN库

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CNNGait是一款专门用于步态生物识别的MATLAB工具包，采用先进的卷积神经网络技术分析和识别个体行走姿态的独特性。该库提供了一系列预训练模型与函数，助力研究人员高效开展步态相关研究及应用开发。步态Matlab代码CNN步态库用于基于步态的生物特征识别。该库由弗朗西斯科·卡斯特罗（Francisco M. Castro）和曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯（Manuel J. Marin-Jimenez）开发，包含支持[1]和[2]中的Matlab代码。如果发现此代码有用，请引用上述文献。先决条件： - MatConvNet库 - Tukey的损失函数（用于回归）该代码已在带有Matlab 2013b的Ubuntu 14.04以及带有Matlab 2016b的Ubuntu 16.04.2上进行了测试。预训练模型可以从指定位置下载。样品测试数据：正常情况下，来自TUM-GAID的数据集中的一些测试序列可以使用。快速开始：假设您已将CNNGait库放置在文件夹中。启动Matlab并键入以下命令： ``` cd startup_cnngait cg_demo_test ``` 参考文献: - [1] MJ Marin-Jimenez, F Castro, N Guillén, F de la Torre, R Medina-Carnicer，2017年国际影像处理会议（ICIP）。 - [2] FM Cast。

MATLAB代码-MVCNN：利用多视图CNN进行形状识别

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本项目采用MVCNN框架，结合多个视角下的卷积神经网络，旨在提升三维物体形状识别精度。通过MATLAB实现，适用于深度学习研究与应用。该项目的目标是通过学习用于形状识别的通用描述符来开发一个多视图卷积神经网络（MVCNN）模型。在这个项目里，我们使用基于不同视角的3D物体表示作为输入数据，训练一个判别性的卷积神经网络（CNN）。示例包括线条画、消除了颜色信息后的剪贴画图像或几乎没有纹理细节的三维渲染图像。该项目的相关引用为： @inproceedings{su15mvcnn，作者={HangSu和SubhransuMaji和EvangelosKalogerakis和ErikG.Learned{-}Miller}，标题={用于3d形状识别的多视图卷积神经网络}，书名={Proc。ICCV}，年份={2015}} 此外，在网上可以找到其他实施方式（这些是朋友提供或在网上发现的实现），包括但不限于： - 使用PyTorch由@jongchyisu提供的UMass实验室版本。 - 由同一实验室成员@brotherhuang采用Caffe框架开发的代码。 - 另一个Tensorflow版本，来自贡献者@WeiTang114。 - 还有一个使用Torch（LUA）实现的版本，提供者为@eriche2016。

利用SVM技术进行步态识别及MATLAB实现&滑动平均滤波&动态步态数据库分析

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本文探讨了运用支持向量机(SVM)技术在步态识别中的应用，并通过MATLAB实现了滑动平均滤波和动态步态数据库的分析，以提高步态识别准确率。在当今信息技术快速发展的背景下，步态识别作为一种生物特征识别技术具有广泛的应用前景，在安全监控、人机交互及医疗康复等领域有着重要的研究价值，并逐渐成为智能穿戴设备与智能家居控制领域的热点问题。本项目基于支持向量机（SVM）方法和动态步态数据集在MATLAB平台上进行开发，旨在对行走、跑步和静止三种姿态进行全面的识别研究。首先，我们通过均值滤波技术处理采集到的数据以降低噪声，并确保信号的准确性和可靠性。均值滤波是一种常用的平滑算法，在这个过程中会计算连续若干个数据点的平均值来替代每个原始数值。在预处理之后，我们将继续提取特征，包括均值与方差这两种统计量。其中，均值描述了数据集中的中心趋势；而方差则衡量了各个观测结果之间的差异程度或分散度。这些特征的有效性为后续的姿态识别提供了重要的参考依据。接下来，在获取到的经过处理的数据基础上，我们使用MATLAB平台上的classify learning APP来训练一个SVM模型以实现对行走、跑步和静止三种姿态的有效分类。通过学习算法的支持向量机能够找到区分不同类别的最优超平面，并且在小样本数据集及非线性问题上展现出显著优势。为了验证该方法的实用性，我们选取了一段包含上述所有三种姿态变化的数据进行测试，结果显示模型准确率达到了95%以上。这表明SVM训练出的模型不仅具有良好的泛化能力，在未知条件下同样表现优秀，并且证明了数据预处理和特征提取的有效性。项目文件包括MATLAB脚本、存储模型与训练集的数据文件以及不同阶段姿态识别所用到的数据集合等，详细描述见《MATLAB项目需求.docx》。通过该研究我们不仅验证了SVM在步态分类中的有效性，还为相关领域的进一步发展提供了有价值的参考案例和实践指导。随着人工智能技术的持续进步与发展，在未来基于支持向量机的方法有望被应用于更多领域如智能监控与健康监测等，并发挥更大的作用。

多模态行人重识别数据集

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多模态行人重识别数据集是一种包含多种传感器（如RGB摄像头、红外相机等）收集的信息，用于训练和测试跨摄像机网络中行人的身份匹配算法的数据集合。 Nguyen Dat Tien, Hong Hyung Gil, Kim Ki Wan等人在2017年第3期发表了一篇文章《基于可见光和热像仪人体图像组合的行人识别系统》。

基于LSTM的步态识别方法及MATLAB代码与步态数据集

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本研究提出了一种采用长短期记忆网络（LSTM）进行步态识别的方法，并提供了相应的MATLAB实现代码和步态数据集，以供学术界参考使用。本段落提出了一种基于LSTM神经网络的步态行为识别方法，用于在室内场景下进行混合步态运动分析，并采用长短期记忆深度学习模型来检测上下楼运动。该方法结合了气压高度计与惯性器件的数据以实现实时在线估计。实验结果显示，在行人室内导航中应用此技术后，分类结果达到了95%的准确率。

Matlab代码-数据融合-fusion: 论文代码“从模型不确定性角度探讨稳健的动态多模态数据融合”

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本项目包含论文《从模型不确定性角度探讨稳健的动态多模态数据融合》的MATLAB实现代码，用于研究和实践基于不确定性的数据融合技术。数据融合的Matlab代码是以下论文中的内容副本： @inproceedings{liu2021robust， title={强大的动态多模态数据融合：模型不确定性的观点}，作者={刘斌}， booktitle={arXiv预印本 arXiv:2105.06018}，年={2021}} 感谢您使用此代码和/或数据后引用本段落。代码中与论文中的算法名称对应关系如下： - 代码中的“pf” 对应于论文中的 “PF” - 代码中的“dmmpf” 对应于论文中 “DMA” - 代码中的“pf_df” 对应于论文中 “SMA” - 代码文件 main_alg_compare.m：用于再现实验结果的主要功能 - 数据集 simu_data.mat 和 simu_data2.mat: 实验中使用的两个数据集 - Simulation_data_gen.m：生成simu_data.mat的代码 - Simulation_data_gen2.m

步态识别代码

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步态识别代码是一套用于分析和识别人体行走姿态特征的程序代码。通过视频输入，提取个体步态信息进行身份验证，具有非接触、远距离等优点，在安防监控领域有广泛应用。步态识别是一种基于人的行走方式来辨识个体身份的生物特征识别技术，在现代安全监控和身份验证系统中逐渐成为研究热点。MATLAB作为一款强大的数值计算和数据可视化软件，常被用于算法开发和实验验证，包括步态识别算法。本资源包含MATLAB编写的步态行人重识别源码，是学习和研究步态识别技术的好材料。MATLAB代码通常结构清晰、注释详尽，适合初学者理解和实践。下面我们将深入探讨步态识别的基本原理、关键步骤以及MATLAB在其中的应用。步态识别的基本过程通常分为以下几个阶段： 1. **数据采集**：获取行走者的视频序列，可以是正面、侧面或者多角度视角。 2. **预处理**：对原始视频进行背景去除、灰度化和噪声滤波等操作，以突出行走者的步态特征。 3. **步态周期分割**：识别出连续帧中的单个步态周期。这一步通常依赖于行走速度和步态特征的稳定性。 4. **步态表示**：提取步态周期中的关键特征，如骨架模型、光流图、形状轮廓等。这些特征应当具有鲁棒性，能够抵抗光照变化、视角变换等因素的影响。 5. **特征提取**：通过数学方法（如PCA、LDA、HOG等）将步态表示转换为具有识别能力的向量。 6. **分类与识别**：使用机器学习算法（如SVM、KNN、深度学习网络等）建立模型，对提取的特征进行训练和测试，实现对未知行走者的识别。在MATLAB环境中，可以利用其强大的图像处理和统计学习库来实现上述步骤。例如，`vision.BackgroundSubtractor` 可用于背景减除；`im2gray` 转换彩色图像为灰度图；`wiener2` 进行噪声滤波； `vision.GaitCycleDetector` 分割步态周期； `imresize` 调整图像尺寸以适应不同的特征提取方法。对于特征提取，MATLAB提供了如 `pca`, `fisherdiscriminant` 等函数。使用 `fitcsvm` 或者 `knntrain` 可以构建分类模型。通过阅读和理解这个MATLAB源码，你可以了解到如何在实际应用中实施上述步骤，并可能发现优化算法的方法。同时，MATLAB还提供了丰富的可视化工具如 `imagesc`, `plot` 等帮助理解数据和算法的效果。总结来说，步态识别源码的分析与实践能够帮助我们掌握生物特征识别技术的核心算法，特别是步态识别的部分，并加深对MATLAB编程的理解。在实际项目中结合不同场景的需求调整优化方法可以提升识别性能。这对于研究者和工程师而言是一个有价值的参考资料，有助于技能提升并推动相关领域的创新。

利用MATLAB进行模态分析的代码实现

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本简介介绍如何使用MATLAB编写程序来进行结构动力学中的模态分析，包括特征值问题求解及振型、频率等参数提取。在MATLAB中实现模态分析的代码，采用拟合圆法计算三阶固有频率和阻尼比，并求出各阶主振型。此外，还计算了频响函数的实部、虚部、幅值以及相位。

Matlab数据融合代码-cca_fusion：支持我们的ISBI2021论文“利用稀疏CCA实现乳腺癌多模态融合...

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cca_fusion是为支持ISBI 2021会议上的论文《利用稀疏CCA实现乳腺癌多模态数据融合》而开发的Matlab代码，致力于促进医学影像数据分析与理解。数据融合MATLAB代码cca_cancer由Vaisnavi Subramanian、Tanveer Syeda-Mahmood 和 Minh N. Do在ISBI 2021会议上发表的论文《使用稀疏CCA进行多模态融合以预测乳腺癌生存》附带提供。该论文中的代码分为MATLAB和Python两种语言，其中CCA的部分用MATLAB编写，而预测相关的部分则采用Python。代码结构如下： - code：包含运行CCA方法、放气方法（deflation methods）、K-SCCA 和 K-GCCA的函数以及用于模拟数据量度评估的代码。 - data：需要创建此目录。可以从子目录databrca和datasimulated下载并解压缩所需的数据文件。 - results：该目录包含了论文中报告的所有实验结果。 - run：提供了重新运行所有实验所需的全部代码。运行代码说明： 1. 模拟数据位置: runsimulated 在模拟数据上执行SCCA的指令位于此部分。

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