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基于卷积神经网络与足底压力信息的步态识别的中期报告
本文是基于卷积神经网络与足底压力信息的步态识别的中期报告。
步态识别是指通过对人体行走特征进行分析和识别，来确定个体的身份、运动特征和行为习惯等信息。其应用范围广泛，涉及医疗、体育、安防等领域。
本研究目的是基于卷积神经网络和足底压力信息，实现步态识别。具体步骤如下：
1.数据采集：使用压力板采集不同人的步态信息。
2.数据处理：对采集到的步态数据进行预处理，包括去除噪声、标准化处理和数据转换等。
3.特征提取：借助卷积神经网络模型，从步态数据中提取有意义的特征。
4.分类器训练：将提取到的特征作为分类器的输入，训练分类器模型以识别不同个体的步态特征。
5.性能评估：使用测试集对训练好的分类器进行性能评估，包括准确率、召回率和F1值等指标。
当前的进展：
数据采集和预处理已经完成，提取到了人体行走时的足底压力数据。目前正在进行特征提取和分类器训练的工作，并计划在之后对分类器的性能进行评估。
期望的结果：
实现基于卷积神经网络和足底压力信息的步态识别，达到较高的准确率和稳定性。此外，也将探索多种数据预处理、特征提取和模型训练的方法，以优化步态识别的效果。