行业分类-设备装置-一种视觉触觉融合的步态识别系统及识别方法

【MATLAB教程案例54】Alexnet网络的MATLAB编程学习和实现，以步态识别为例进行仿真分析。matlab入门100例中用到的步态数据库。

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数据融合matlab代码基于CNN的多模式步态识别 弗朗西斯科·卡斯特罗（Francisco M. Castro）和曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯（Manuel J.Marin-Jimenez） 此代码在TUM-GAID和CASIA-B的正常情况下运行测试。 对于其他情况，您只需下载数据集并构建相应的imdb。 该代码随附的模型为： 基于3D卷积的CNN，使用光流作为TUM-GAID的输入 基于3D卷积的CNN，可对TUM-GAID进行光流，灰度和深度模态的融合。 基于CNN的ResNet，使用灰色作为CASIA-B的输入。 基于3D卷积的CNN，可对CASIA-B进行光流和灰度的融合。 先决条件 MatConvNet库： MexConv3D（用于3D转换）： 将测试数据和模型下载到各自的文件夹中。 链接位于每个文件夹中的README文件中 该代码已经在Ubuntu 18.04和Matlab 2017b上进行了测试。 快速开始 假设您已将cnngaitmm库放置在文件夹 。 启动Matlab并键入以下命令： cd startup_cnngait demo_T

步态识别系统[神经网络] V3.4：基于步态生物特征识别的神经网络的简单有效的源代码

此为上一个资源基于模糊逻辑的步态识别的原始数据，使用此数据结合代码即可。

本文件规定了处理步态识别数据的基本安全要求、安全处理和安全管理要求。 本文件适用于涉及步态识别数据相关业务的安全开展，第三方测评机构对涉及步态识别数据的相关业务进行安全评估亦可参照使用。 步态识别 gait recognition 基于自然人行走时的生物学特性和行为特征对其进行自动辨识。 步态样本 gait sample 通过采集、预处理等方式获得的自然人的步态视频或步态序列。 注： 本文件中样本指包含自然人步态周期的原始视频或剪切视频片段，含有衣着、鞋帽等信息。 人体轮廓序列 silhouettes 步态样本经过分割后得到的序列，常用的为黑白图，人体区域为白色，背景区域为黑色。 注： 步态样本处理后可以得到人体轮廓序列，还可能得到人体部件分割图像序列、三维人体模型序列等。 步态特征 gait feature 从人体轮廓序列中提取的用于比对的数据或标记。