步态MATLAB代码-CNNGait：基于步态的生物识别CNN库-ITADN社区

优质

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。

步态识别代码

优质

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。

基于LSTM的步态识别方法及MATLAB代码与步态数据集

优质

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。

步态生物识别系统的Matlab源码：说话人识别的生物识别系统Matlab代码-_matlab开发

优质

这段简介可以这样描述：“步态生物识别系统的Matlab源码”是由一系列用于实现基于个体行走方式的生物认证算法的MATLAB程序组成，适用于研究和教学领域。该代码库重点在于通过分析人的步态来进行说话人身份验证，提供了一个强大的工具包来开发、测试及改进步态相关的生物识别技术。职能：选择图像序列：读取并选定的图像序列将添加到数据库；将输入的图像序列加入数据库，并用于训练。提供有关数据库中存在的图像序列的信息显示功能：步态识别相关操作处理选定的输入图像序列删除数据库：从当前目录中移除数据库程序信息：展示软件的相关信息。

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

优质

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。

基于模糊逻辑的步态识别MATLAB程序

优质

本简介介绍了一款基于模糊逻辑算法优化的步态识别系统，采用MATLAB编程实现。该软件能够有效增强人体步态模式的辨识精度与效率，在身份验证和生物特征识别领域展现出广泛应用潜力。基于模糊逻辑的步态识别算法的MATLAB程序能够识别人行走时的步态特征。

包含步态识别全流程代码实现的MATLAB资源包RAR_gait recognition_matlab行人识别_步态分析

优质

此资源包提供了一个完整的基于MATLAB的步态识别解决方案，涵盖数据采集、预处理及特征提取等关键步骤，适用于行人识别与步态分析研究。行人重识别可以通过步态能量图进行文件处理，并采用归一化方法来提高步态识别的准确性，基于模型的方法在这一领域表现突出。

Matlab步态检测代码-KNKTools：构建步态分析工具库

优质

KNKTools 是一个基于 MATLAB 开发的步态分析工具库，提供了一系列用于处理和解析步态数据的功能模块。该工具旨在简化步态研究与应用开发流程。 MATLAB步态检测代码knkTools（运动学和动力学工具）是一个用于分析步态数据的工具箱。与相关出版物相关的源代码及教程涉及“带皮带跑步机任务期间的步态事件异常检测和纠正”，以及“向对称性迈进的评估”。另一篇论文探讨了“关于带状跑步机训练趋势的非线性回归”。当前，knkTools正在基于macOS Mojave、MATLAB 2017b进行开发。安装方法可以通过使用git克隆仓库完成。或者，也可以下载压缩文件。在命令行中执行以下操作： ``` $ git clone https://github.com/GallVp/knkTools ``` 然后，在MATLAB的文件浏览器中双击进入knkTools文件夹即可开始使用工具箱进行步态数据分析和研究工作。

基于HMM的姿态识别Matlab代码

优质

本项目提供了一套基于隐马尔可夫模型（HMM）的姿态识别算法的Matlab实现代码，适用于姿态分析与理解的研究和应用开发。基于HMM的姿势识别，提供了完整的data代码。

Python中步态识别的实现

优质

本篇文章主要介绍了如何在Python环境下进行步态识别技术的实践和应用，包括数据处理、特征提取以及模型训练等关键技术步骤。通过实例代码详细讲解了步态识别的具体实现方法。步态识别算法的Python代码可以免费使用。

是否确定退出登录?

步态MATLAB代码-CNNGait：基于步态的生物识别CNN库

全部评论 (0)