matlab环境下的步态识别

资 源 简 介

matlab环境下的步态识别

详 情 说 明

Matlab环境下的步态识别技术解析

步态识别作为一种非接触式生物识别技术，通过分析人体行走模式进行身份认证。在Matlab环境下实现时，通常包含以下核心环节：

视频序列预处理 输入视频需转换为帧序列，并进行去噪、背景减除等操作。Matlab的Computer Vision Toolbox提供了高效的视频读取和图像处理函数，可快速提取运动目标轮廓。

步态周期检测 通过分析下肢关节点的运动轨迹或轮廓变化，利用傅里叶变换或自相关算法识别步态周期。Matlab的信号处理工具箱能有效完成周期性分析。

特征提取关键步骤 轮廓特征：使用边界描述符（如傅里叶描述符） 运动特征：基于光流法或3D骨架建模 时空特征：通过Gait Energy Image（GEI）生成步态模板

分类器实现 常用SVM或CNN分类器，Matlab的Classification Learner和Deep Learning Toolbox可简化模型训练过程。对于实时性要求高的场景，建议采用PCA降维后再分类。

扩展建议： 使用Kinect等深度传感器提升三维特征精度 结合Transfer Learning解决小样本问题 通过Simulink搭建实时处理系统

相关资源： 建议参考IEEE TPAMI等期刊的经典文献，如《Gait Recognition via Deep Learning》系列研究。演示PPT应包含算法流程图、特征可视化对比和ROC曲线等关键实验结果。