基于Vgg16和Vgg19深度学习网络的步态识别系统matlab仿真

简介: 基于Vgg16和Vgg19深度学习网络的步态识别系统matlab仿真

1.算法运行效果图预览

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2.算法运行软件版本
MATLAB2022A

3.算法理论概述
步态识别作为生物特征识别领域的一个重要分支,在人体运动分析、身份验证、健康监测等方面具有广泛的应用前景。步态能量图(Gait Energy Image,简称GEI)是一种有效的步态表示方法,通过将多帧步态图像的信息融合为一张图像,提取并表达了个体的步态特征。结合深度学习网络如Vgg16和Vgg19,可以构建出高性能的步态识别系统,实现对个体的准确识别。本文将从数学公式、实现过程和应用领域三个方面详细介绍通过GEI步态能量图,实现基于Vgg16和Vgg19深度学习网络的步态识别系统。

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实现过程:

步态能量图生成: 首先,从步态视频序列中提取出每一帧的步态图像。然后,根据GEI计算公式,将这些步态图像叠加并取平均,得到一个整体的GEI步态能量图。

深度学习网络训练: 使用预训练的Vgg16和Vgg19模型,将步态能量图输入网络进行训练。训练过程包括前向传播、损失函数计算、反向传播等步骤。损失函数可以选择交叉熵损失或其他适合步态识别任务的损失函数。

步态识别系统构建: 训练完成后,可以得到训练好的Vgg16和Vgg19模型。将测试集的步态能量图输入模型进行预测,得到步态识别结果。

应用领域:

步态识别系统基于GEI步态能量图和深度学习网络在多个领域中具有广泛的应用:

人体识别与安全: 可以用于公共场所的人员识别和身份验证,如机场、银行等,提高安全性。

医疗健康: 在医疗领域,可以用于监测和分析患者的步态变化,辅助诊断和康复。

智能监控: 可以应用于视频监控系统,实现对特定人员的识别跟踪,用于安防和行为分析。

虚拟现实: 可以用于虚拟现实技术中,实现用户的步态驱动角色动作,增强沉浸感。

总结:

   通过GEI步态能量图和Vgg16、Vgg19深度学习网络的结合,我们可以构建出高性能的步态识别系统。这个系统在人体识别、医疗健康、智能监控、虚拟现实等多个领域都有着重要的应用,为实现准确的步态识别和分析提供了一种新的方法。在未来,随着深度学习技术的不断发展和步态数据的丰富,这种基于GEI和深度学习的步态识别系统将会变得更加精确和实用。

4.部分核心程序

```% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
'InitialLearnRate', 0.000025, ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize',20,...
'ValidationData', imdsValidation, ...
'ValidationFrequency', 10, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

%对验证图像进行分类并计算精度
digitDatasetPath = ['步态能量图\'];
imds = imageDatastore(digitDatasetPath,'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.75);
YPred = classify(net, imdsValidation);
YValidation = imdsValidation.Labels;

accuracy1 = 100*sum(YPred == YValidation) / numel(YValidation)

% 保存结果
save R16.mat accuracy1

```

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