基于卷积神经网络和不完整步态周期的步态识别方法.docx

基于卷积神经网络和不完整步态周期的步态识别方法
标题：基于卷积神经网络和不完整步态周期的步态识别方法
1.引言
步态识别是一种基于人体行为动作的生物识别技术，广泛应用于个体识别、跟踪和安全监控等领域。在实际应用中，往往面临步态数据不完整的问题，即步态周期中存在缺失或部分数据被遮挡。本论文旨在探索一种基于卷积神经网络（CNN）和不完整步态周期的步态识别方法，提高步态识别的准确性和鲁棒性。
2.相关研究
2.1步态识别方法
传统的步态识别方法主要依靠手工设计的特征提取器和分类器。然而，手工设计的特征提取器通常无法准确地捕捉到步态的关键信息，限制了步态识别的准确性和鲁棒性。近年来，深度学习技术的兴起使得步态识别取得了重大突破。卷积神经网络（CNN）作为一种强大的特征提取器，被广泛应用于步态识别领域。
2.2不完整步态周期处理方法
不完整步态周期的出现会导致步态特征的缺失和变形，进而影响步态识别的准确性。目前，对于不完整步态周期的处理方法主要包括插值法、重采样法和基于循环神经网络（RNN）的方法。然而，插值法和重采样法往往会引入人为生成的数据，而RNN方法则需要对整个步态周期进行时序建模，计算复杂且耗时。
3.方法介绍
本文提出的步态识别方法结合了卷积神经网络和不完整步态周期的处理方法，旨在提高步态识别的鲁棒性和准确性。
3.1数据预处理
对原始的步态数据进行预处理，包括去除噪声、降采样和标准化。去除噪声可使用滤波算法，例如平均滤波或中值滤波算法。降采样可减少数据冗余，提高计算效率。标准化可将数据映射到固定的范围内，提高模型的收敛速度和鲁棒性。
3.2特征提取
使用卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，对预处理后的步态数据进行特征提取。通过多层卷积和池化操作，CNN能够逐层抽取步态数据的空间分布特征。为了适应不完整步态周期，引入了空洞卷积（dilatedconvolution）技术，对输入的步态数据进行多尺度的特征提取。
3.3不完整步态周期处理
为了处理不完整步态周期，本文提出了一种基于多尺度特征融合的方法。首先，将步态周期划分为多个相同大小的片段，包括完整的步态周期和不完整的步态周期。然后，分别对每个片段进行特征提取。利用CNN提取到的多尺度特征，通过特征融合操作得到步态周期的整体特征表示。
3.4步态分类
将经过特征提取和不完整步态周期处理的步态数据输入到分类器中进行分类。作为分类器，可以选择支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）或神经网络等。本文选择支持向量机作为分类器，因其在小样本数据集上表现良好。
4.实验与结果
使用公开的数据集进行实验评估。比较了本文提出的方法与其他方法的步态识别准确性和鲁棒性。实验结果表明，本文提出的方法能够有效地处理不完整步态周期，提高步态识别的准确性和鲁棒性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于卷积神经网络和不完整步态周期的步态识别方法。通过特征提取和不完整步态周期处理，本文的方法能够提高步态识别的准确性和鲁棒性。然而，本方法仍然存在一些局限性，例如处理不同步态周期长度的能力。未来的研究可以进一步探索如何处理变长的不完整步态周期，并进一步提高步态识别的鲁棒性和准确性。
参考文献：
[1]SimonyanK,ZissermanA.Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition[J].arXivpreprintarXiv:1409.1556,2014.
[2]WangY,ZhangG,LiY,etal.AdeepfeaturelearningframeworkforgaitrecognitionusingConvolutionalNeuralNetworks[J].SignalProcessing,2018,144:27-34.
[3]ChenL,ZhangL,ZhaoH,etal.Avariable-lengthfeatures-basedgaitrecognitionmethod[J].PatternRecognition,2017,69:21-31.