目錄

1.算法運行效果圖預覽

2.算法運行軟件版本

3.部分核心程序

4.算法理論概述

4.1 GEI步態能量提取

4.2?CNN卷積神經網絡原理

5.算法完整程序工程

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1.算法運行效果圖預覽

(完整程序運行后無水印)

2.算法運行軟件版本

matlab2024b/matlab2022a

3.部分核心程序

（完整版代碼包含詳細中文注釋和操作步驟視頻）

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%劃分數據為訓練集合驗證集，訓練集中每個類別包含1張圖像，驗證集包含其余圖像的標簽
numTrainFiles               = 5;%設置每個類別的訓練個數
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds, numTrainFiles, 'randomize');
%定義卷積神經網絡的基礎結構
layers = [imageInputLayer([400 120 1]);%注意，400,150為能量圖的大小，不能改%第1個卷積層convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same');%第一個卷積層batchNormalizationLayer;reluLayer;maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);%第3個卷積層convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same');batchNormalizationLayer;reluLayer;maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);%第4個卷積層convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same');batchNormalizationLayer;reluLayer;maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);%全連接層fullyConnectedLayer(6);fullyConnectedLayer(6);%softmaxsoftmaxLayer;%輸出分類結果classificationLayer;];%設置訓練參數
options = trainingOptions('sgdm', ...'InitialLearnRate', 0.01, ...'MaxEpochs', 100, ...'Shuffle', 'every-epoch', ...'ValidationData', imdsValidation, ...'ValidationFrequency', 1, ...'Verbose', false, ...'Plots', 'training-progress');
rng(1);
%使用訓練集訓練網絡
net         = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);%對驗證圖像進行分類并計算精度
YPred       = classify(net, imdsValidation);
YValidation = imdsValidation.Labels;accuracy    = 100*sum(YPred == YValidation) / numel(YValidation)save Gnet.mat net
05_001m

4.算法理論概述

? ? ? 人物步態識別作為一種生物特征識別技術，在安防監控、智能門禁等領域具有廣泛的應用前景。它通過分析個體行走時的姿態和動作模式來識別身份。卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）在圖像和視頻處理領域展現出強大的特征提取和分類能力，而步態能量圖（Gait Energy Image, GEI）是一種有效的步態特征表示方法。

? ? ? ?步態能量圖是一種用于表示步態序列的靜態圖像，它將一個完整步態周期內的所有幀圖像進行融合，從而捕捉到步態的整體特征。GEI 可以有效地減少步態序列的時間維度，同時保留重要的步態信息，便于后續的特征提取和分類。

4.1 GEI步態能量提取

? ? ? 假設一個完整的步態周期包含N幀二值化的步態輪廓圖像{I1?,I2?,?,IN?}，每幀圖像的大小為M1?×M2?。計算GEI的步驟如下：

為了消除不同步態周期內幀數的影響，將累加圖像S進行歸一化處理，得到GEI：

4.2?CNN卷積神經網絡原理

? ? ? ?CNN是一種深度神經網絡，主要由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層用于提取輸入數據的局部特征，池化層用于降低特征圖的維度，減少計算量，全連接層用于將提取的特征進行分類。

? ? ? ?CNN的訓練過程通常采用反向傳播算法和隨機梯度下降（SGD）或其變種（如 Adam、Adagrad 等）來更新網絡的參數。假設網絡的損失函數為L，則參數更新的公式為：

? ? ? ?基于CNN卷積神經網絡和GEI步態能量提取的視頻人物步態識別算法結合了GEI對步態特征的有效表示和CNN強大的特征提取與分類能力。通過數據采集與預處理、GEI 生成、CNN 模型構建、訓練、評估和識別等步驟，可以實現準確的人物步態識別。在實際應用中，可以根據具體需求調整 CNN 網絡的架構和超參數，以提高識別的性能。同時，還可以考慮引入更多的數據集和數據增強技術，進一步提升模型的泛化能力。

5.算法完整程序工程

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