基于Vgg16和Vgg19深度学习网络的步态识别系统matlab仿真

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

MATLAB2022A

3.部分核心程序

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% 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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4.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。

       GEI是通过将多帧步态图像叠加并取平均得到的一张能量图。对于一个人的N帧步态图像$I_i$，GEI的计算公式为：

       Vgg16和Vgg19是一类经典的卷积神经网络结构，由多个卷积层和全连接层组成。以Vgg16为例，其数学公式可以表示为： 

其中，Conv表示卷积层，FC表示全连接层，C表示类别数目。 

实现过程：

1. 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。

2. 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。

3. 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5.算法完整程序工程

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