MATLAB实现的AdaBoost步态识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了基于AdaBoost的步态识别系统，能够通过步态序列提取特征并进行分类识别，适用于个体步态模式分析，支持训练和测试功能。

详 情 说 明

基于AdaBoost算法的步态识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的步态识别系统，采用AdaBoost算法对步态序列进行特征选择和分类识别。该系统能够分析输入的运动序列数据，提取步态特征，通过训练好的AdaBoost分类器识别特定个体的步态模式。支持模型的训练、验证和测试全流程，适用于生物特征识别和安全监控等应用场景。

功能特性

• 特征提取：从步态序列数据中提取有效的时序模式特征
• 自适应增强：采用AdaBoost算法进行特征选择和分类器优化
• 全流程支持：包含数据预处理、模型训练、验证测试完整流程
• 结果可视化：提供特征分布、分类边界、ROC曲线等分析图表
• 性能评估：输出识别准确率、分类置信度等量化指标

使用方法

1. 准备数据：将训练数据（步态序列数据集）和对应标签按指定格式组织
2. 参数配置：设置AdaBoost迭代次数、弱分类器类型等超参数
3. 模型训练：运行训练程序生成分类器模型和特征权重
4. 识别测试：加载训练好的模型对测试数据进行身份识别
5. 结果分析：查看识别结果统计和可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于数据可视化）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于大型数据集）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括数据加载与预处理、特征提取算法执行、AdaBoost分类器训练与优化、模型性能评估与验证、识别结果生成与输出，以及可视化分析图表的绘制功能。该文件集成了完整的步态识别流程，用户可通过配置相应参数直接运行完整实验。