常用的步态识别数据集有哪些

常用的步态识别数据集包括以下几个：

1. CASIA Gait Dataset：由中国科学院自动化研究所CASIA研制，包含多个视角下的行人步态视频。

2. OU-ISIR Gait Database：由大阪大学和爱知工业大学联合开发，包含多个视角下的行人步态视频。

3. USF Gait Database：由美国南佛罗里达大学研制，包含多个视角下的行人步态视频，同时还包含心率、氧气摄取等多种生理指标。

4. IIT Delhi Gait Dataset：由印度理工学院德里分校研制，包含多个视角下的行人步态视频。

这些数据集被广泛应用于步态识别领域的研究和算法评估中。

相关问题

步态识别python代码

非常感谢您的提问！以下是一段步态识别的 Python 代码示例：

import numpy as np
import sklearn
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
trainset = np.genfromtxt('trainset.csv', delimiter=',')
testset = np.genfromtxt('testset.csv', delimiter=',')

# 准备数据
X_train = trainset[:, :-1]
y_train = trainset[:, -1]
X_test = testset[:, :-1]
y_test = testset[:, -1]

# 创建模型
clf = LogisticRegression()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

希望能帮到您！如果您有其他问题，请随时问我。

matla深度学习步态识别

Matlab是一种广泛使用的数学软件，但它并不是专门为深度学习设计的，而是提供了一些工具支持机器学习和人工智能应用。对于步态识别这样的深度学习任务，通常会借助其强大的数据处理和算法实现能力。

在Matlab中，你可以利用其Deep Learning Toolbox，如使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）对步态数据进行特征提取和分类。你需要准备步态序列数据集，比如包含二维或三维关节角度、压力分布等信息。以下是简要步骤：

1. 数据预处理：加载和清洗数据，将其转换成适合神经网络模型的格式，例如归一化、标准化或划分训练集和测试集。

2. 构建模型：创建CNN结构，可能包括卷积层、池化层、全连接层等，并选择适当的激活函数（如ReLU）和优化器（如Adam）。

3. 训练模型：使用训练数据训练模型，通过反向传播算法调整权重，最小化损失函数。

4. 评估与验证：用测试数据评估模型性能，计算准确率或其他指标。

5. 模型部署：将训练好的模型应用于实际步态识别系统中，对新样本进行预测。