matlab代码实现步态识别算法

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matlab代码实现步态识别算法

详 情 说 明

步态识别作为一种生物特征识别技术，近年来在计算机视觉领域受到广泛关注。本文介绍基于MATLAB的步态识别算法实现框架及其核心思路。

步态识别系统通常包含三个关键模块：预处理、特征提取和分类识别。预处理阶段主要涉及背景减除、轮廓提取和步态周期检测。MATLAB强大的图像处理工具箱为这些操作提供了便利，比如利用形态学运算优化轮廓提取结果。

特征提取是步态识别的核心环节。常用方法包括基于轮廓的静态特征（如宽高比、投影向量）和动态特征（如关节角度变化）。在MATLAB实现中，可以通过时序分析捕捉步态周期中的动态模式，或使用主成分分析（PCA）降维处理高维特征。

分类识别部分可采用多种算法：传统机器学习方法如支持向量机（SVM）适合小样本分类，深度学习框架（需结合MATLAB的Deep Learning Toolbox）能自动学习深层特征。论文中的创新方法通常需要针对特定特征设计匹配的分类策略，如改进的动态时间规整（DTW）算法对于处理步态时序差异很有效。

测试程序应当包含标准数据库（如CASIA数据集）验证，通过调整参数比较不同算法的识别率和鲁棒性。特别注意要设计跨视角、跨行走速度的测试用例，这些在实际应用中都是关键挑战点。