基于CNN的多模式步态识别Matlab实现

1. 数据融合与步态识别 步态识别技术是一种通过分析人的行走方式来识别人身份的技术。在该技术中，多模式步态识别指的是结合多种数据模态（如光流、灰度、深度等）来提高识别的准确性和鲁棒性。数据融合是将来自不同传感器的数据结合起来，以期望得到比单一数据源更加准确和可靠的识别结果。 ***N在步态识别中的应用 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别和处理领域。在步态识别中，CNN可以自动提取有用的特征，并通过层次化结构逐步抽象出人的步态特征。基于CNN的步态识别模型能够处理视频序列数据，识别和理解人类的行走模式。 3. 系统实现细节 该代码提供了多个基于CNN的模型，具体包括： - 使用3D卷积的CNN模型，其输入为TUM-GAID数据集的光流信息。 - 能够融合TUM-GAID数据集的光流、灰度和深度模态信息的3D卷积CNN模型。 - 使用ResNet架构的CNN模型，以CASIA-B数据集的灰度信息作为输入。 - 融合CASIA-B数据集光流和灰度模态的3D卷积CNN模型。 4. 模型测试环境 测试表明，该代码适用于Ubuntu 18.04和Matlab 2017b环境。因此，运行这些模型需要满足相应的软件和硬件条件。 5. 快速开始指南 - 将cnngaitmm库放置在文件夹<cgdir>中。 - 启动Matlab，然后通过cd命令切换到<cgdir>目录。 - 输入命令startup_cnngait来初始化环境变量。 - 运行demo_T来开始步态识别的演示。 6. 先决条件 - 需要安装MatConvNet库，这是一个Matlab接口，用于深度卷积神经网络。 - 还需要MexConv3D，它是一个自定义的用于3D卷积操作的Matlab扩展。 7. 数据集信息 - TUM-GAID和CASIA-B是两个广泛使用于步态识别领域的公开数据集。 - TUM-GAID数据集包含了在不同视角下记录的步态视频。 - CASIA-B数据集则包含了在不同服装、携带物品、时间跨度下收集的步态视频。 8. 系统开源信息 该项目为开源项目，允许其他研究人员和开发人员访问、使用和修改代码，以进一步推动步态识别技术的发展。 通过以上信息，我们可以看出cnngaitmm项目不仅提供了一套完整的基于CNN的多模式步态识别系统，还提供了详细的数据集信息和操作指南，使得研究人员能够在不同的数据集上测试和比较不同模型的性能。该项目的开源特性有利于社区合作和知识共享，促进步态识别领域的进步。同时，项目明确指出使用条件和先决条件，确保用户能够有效地部署和使用该系统。