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基于步态能量图特征与稀疏编码的步态识别汇报时间：2024-01-17汇报人：

目录引言步态能量图特征提取稀疏编码理论及其在步态识别中的应用基于步态能量图特征与稀疏编码的步态识别方法

目录实验结果与分析结论与展望

引言01

010203步态识别作为一种生物特征识别技术，具有非接触性、难以伪装等优点，在安防、医疗、体育等领域具有广泛应用前景。生物特征识别技术每个人的步态都是独一无二的，类似于指纹和虹膜等生物特征，因此步态识别技术可以为身份识别提供一种新的解决方案。步态识别的独特性在某些场景下，如面部识别或指纹识别可能受到遮挡或伪造等因素的影响，而步态识别则可以作为一种有效的补充手段。弥补其他生物特征识别的不足步态识别的研究背景和意义

国外研究现状国外在步态识别领域的研究起步较早，已经取得了一系列重要成果，如基于形状分析、基于模型匹配等方法。国内研究现状国内步态识别研究虽然起步较晚，但近年来发展迅速，提出了多种创新性的算法和模型。发展趋势随着深度学习等人工智能技术的不断发展，步态识别技术正朝着更高精度、更鲁棒性和更实时性的方向发展。国内外研究现状及发展趋势

提出基于步态能量图特征的步态识别方法本文提出了一种基于步态能量图特征的步态识别方法，该方法能够有效提取步态序列中的时空信息，为步态识别提供丰富的特征表示。引入稀疏编码技术针对步态能量图特征的高维性和冗余性，本文引入稀疏编码技术对其进行降维和特征选择，提高了步态识别的准确性和效率。在公开数据集上进行实验验证本文在多个公开数据集上对所提方法进行了实验验证，结果表明该方法在步态识别任务中具有优异的性能表现。本文的主要工作和贡献

步态能量图特征提取02

步态能量图的基本原理01步态能量图是一种用于描述人体步态特征的图像表示方法。02它基于人体在行走过程中产生的动态图像序列，通过计算不同步态周期内的图像差异，得到步态能量图。03步态能量图能够反映人体在行走过程中的动态特征和周期性变化。

对输入的步态图像序列进行去噪、归一化等预处理操作。预处理通过检测步态图像序列中的周期性变化，确定步态周期。步态周期检测在每个步态周期内，计算相邻图像之间的差异，得到步态能量。步态能量计算将计算得到的步态能量按照时间和空间顺序排列，生成步态能量图。步态能量图生成步态能量图的计算方法

特征选择从步态能量图中选择具有代表性的特征，如步态周期、步幅、步速等。特征优化对选择的特征进行优化，如通过降维、特征融合等方法提高特征的区分度和鲁棒性。模型训练利用选择的特征训练步态识别模型，如支持向量机、神经网络等。模型评估对训练好的模型进行评估，如通过交叉验证、准确率等指标评价模型的性能。步态能量图特征的选择与优化

稀疏编码理论及其在步态识别中的应用03

01稀疏性原理02字典学习稀疏编码是一种利用数据稀疏性进行特征提取和降维的方法，通过寻找数据中的稀疏表示，即大部分元素为零或接近零的表示，来实现对数据的有效编码。稀疏编码通常通过字典学习的方式实现，即从训练样本中学习得到一个过完备字典，使得样本在该字典下的表示是稀疏的。稀疏编码的基本原理

特征提取步态能量图作为步态识别的重要特征，通过稀疏编码可以进一步提取其中的关键信息，去除冗余和噪声，提高识别准确率。降维处理步态能量图通常具有高维度，直接处理会带来计算复杂度和过拟合等问题。稀疏编码可以将高维数据降维到低维空间，减少计算量，同时保留重要特征。鲁棒性稀疏编码对于数据的缺失、遮挡和噪声等具有一定的鲁棒性，因此在步态识别中可以处理不同质量和视角下的步态数据。稀疏编码在步态识别中的优势

算法选择01常用的稀疏编码算法包括Lasso回归、Ridge回归、弹性网等。在选择算法时需要考虑问题的具体性质，如数据的规模、噪声水平、计算复杂度等。参数设置02稀疏编码算法中通常涉及一些参数的设置，如正则化参数、字典大小等。这些参数的设置需要根据实验和经验进行调整，以达到最佳的识别效果。实现细节03在实现稀疏编码算法时，需要注意一些细节问题，如数据的预处理、字典的初始化、算法的收敛条件等。这些细节问题对于算法的性能和稳定性都有重要影响。稀疏编码算法的选择与实现

基于步态能量图特征与稀疏编码的步态识别方法04

方法概述基于步态能量图特征与稀疏编码的步态识别是一种有效的身份识别技术，它通过分析人体行走时的步态特征进行身份识别。该方法首先提取步态能量图特征，然后利用稀疏编码模型对特征进行编码，最后通过分类器进行识别。相比于传统的步态识别方法，基于步态能量图特征与稀疏编码的方法具有更高的识别率和鲁棒性。

01步态能量图是一种反映人体行走时动态特征的图像，通过计算连续帧之间的差异得到。02在提取步态能量图特征时，需要对原始图像进行预处理，如去噪、二值化等，以减少干扰因素的影响。03常用的步态能量图特征包括轮廓