步态识别

资 源 简 介

步态识别

详 情 说 明

步态识别是一种通过分析人体行走模式进行身份识别的生物特征技术。本文介绍的基于MATLAB的步态识别程序主要面向初学者，使用经典的datasetB数据库作为数据来源。

程序实现的核心思路是通过PCA（主成分分析）方法对步态特征进行降维处理。PCA是一种常用的线性降维技术，能够从高维步态数据中提取最重要的特征分量，同时减少数据维度，提高后续识别的效率。

处理流程一般包括以下几个关键步骤：首先对原始步态图像进行预处理，包括背景分割、轮廓提取等操作；然后将处理后的步态序列转化为特征向量；接下来应用PCA算法降低特征维度；最后使用分类器（如最近邻分类器）进行识别。

datasetB数据库是步态识别领域的标准测试集之一，包含了多人在不同条件下的步态数据，非常适合用于算法验证和性能测试。通过这个示例程序，初学者可以了解步态识别的基本流程和PCA在特征提取中的应用。