基于视频序列的MATLAB步态识别与运动分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套完整的步态识别系统，能够自动提取视频中的人体轮廓和运动特征，计算步频、步长等运动参数，并结合机器学习算法实现身份识别。系统提供可视化报告和动态特征图，界面友好，适用于人体运动分析研究。

详 情 说 明

基于视频序列分析的MATLAB步态识别系统

项目介绍

本项目开发了一套基于MATLAB的步态识别系统，能够从视频序列中自动分析人体行走模式。系统通过计算机视觉技术提取运动特征，结合机器学习方法实现个体身份识别，为生物特征识别、医疗康复评估等领域提供技术支撑。

功能特性

• 视频处理能力：支持AVI/MP4格式视频输入，自动提取人体轮廓和运动特征
• 步态参数分析：精确计算步态周期、步频、步长等关键运动参数
• 身份识别功能：采用动态时间规整(DTW)算法实现高精度个体识别
• 可视化展示：生成步态周期图、关节角度变化曲线等分析图表
• 报告生成：自动创建详细分析报告并支持PPT格式导出
• 用户交互：提供图形化界面，简化操作流程，支持实时结果展示

使用方法

1. 准备数据：收集行人行走视频序列，建议分辨率不低于640x480，帧率25fps以上
2. 启动系统：运行主程序文件进入图形用户界面
3. 加载视频：通过界面选择待分析的步态视频文件
4. 参数设置：根据需要调整处理参数（如检测灵敏度、识别阈值等）
5. 执行分析：启动步态分析流程，系统将自动处理视频并提取特征
6. 查看结果：在界面中查看识别结果、可视化图表和生成的分析报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡以提高处理速度
• 数据格式：输入视频支持avi/mp4格式，训练数据需包含人物ID和步态类别标签

文件说明

main.m作为系统的主控程序，实现了整个步态识别流程的核心调度功能。该文件整合了视频读取与帧解析、背景建模与运动物体检测、人体轮廓提取与关键点定位、步态特征参数计算与分析、机器学习模型训练与身份识别匹配、图形用户界面初始化和交互控制、分析结果可视化与报告生成等关键模块，为用户提供完整的步态识别解决方案。