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步态识别研究综述

目录

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1步态识别研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2步态识别研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3步态识别研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

步态识别基本概念与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1步态识别基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2步态识别分类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2.1基于模型的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2.2基于特征的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2.3基于机器学习的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

步态识别技术与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1步态参数提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1.1基于图像的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1.2基于视频的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.1.3基于生物力学的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2步态特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.3步态识别算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.3.1特征选择算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.3.2分类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

步态识别系统实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.1步态识别系统架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2实现步骤与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.2.2特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.2.3分类器设计与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.2.4系统测试与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

步态识别在应用领域的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

5.1安防监控．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.2人机交互．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.3健康监测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.4娱乐与体育．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

步态识别面临的挑战与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.内容简述

步态识别，作为一种生物特征识别技术，旨在通过分析个体的行走方式来识别或验证身份。它基于人体在行走过程中的动态行为特征，包括步幅、步频、步长、摆动周期等，并利用计算机视觉和模式识别技术对这些特征进行提取和处理。步态识别的研究涉及多个学科领域，包括计算机视觉、模式识别、人工智能以及运动捕捉等。近年来，随着深度学习技术的发展，步态识别技术取得了显著的进步，不仅提高了识别的准确性和鲁棒性，还拓宽了其应用范围，如安防监控、老年人健康管理、运动健康监测等。

本综述旨在系统地回顾和总结步态识别领域的必威体育精装版进展和技术成果，涵盖理论基础、关键技术、应用场景以及未来发展方向等多个方面