提取人体运动步态特征，采用BP神经网络进行步态分类识别

资 源 简 介

提取人体运动步态特征，采用BP神经网络进行步态分类识别

详 情 说 明

在智能健康监测和人机交互领域，人体运动步态分析正成为研究热点。通过提取有效的步态特征并采用BP神经网络进行分类识别，可以实现对行走模式的自动化判断，为医疗康复、安防监控等场景提供技术支持。

核心实现思路： 特征提取：从传感器（如加速度计、陀螺仪）或视频数据中提取时空特征，包括步长、步频、关节角度等时域/频域参数，形成特征向量。 BP网络构建：设计输入层（对应特征维度）、隐含层（通常1-2层）和输出层（对应步态类别），通过反向传播算法优化权重。 分类优化：结合交叉验证调整网络结构（如神经元数量），使用Sigmoid或ReLU激活函数提升非线性分类能力。

技术延伸： 可对比CNN等深度学习模型处理原始信号 引入迁移学习解决小样本问题 特征融合（如结合压力分布）提升多模态识别精度

该方法的优势在于BP网络对非线性特征的强拟合能力，但需注意过拟合风险和数据标注成本。