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基于改进深度卷积神经网络的步态识别算法
基于改进深度卷积神经网络的步态识别算法
摘要：
随着社会的发展，步态识别技术在许多领域中具有重要的应用价值，如人体识别、犯罪侦查和健康监测等。传统的步态识别算法通常采用机器学习方法，然而，这些方法在复杂环境下的性能往往不稳定。为了解决这一问题，本文提出了一种基于改进深度卷积神经网络的步态识别算法。该算法通过引入残差网络和注意力机制，提高了模型的性能和稳定性。实验结果表明，该算法在多个数据集上都取得了较好的识别准确率。
关键词：步态识别，深度卷积神经网络，残差网络，注意力机制
1.引言
步态识别是一种通过分析人体行走的步态模式来识别个体身份的技术。随着计算机视觉和机器学习的发展，步态识别技术在人体识别、犯罪侦查和健康监测等领域中得到了广泛的应用。传统的步态识别算法通常采用机器学习方法，如支持向量机和随机森林等，这些方法在小规模和简单环境下取得了较好的效果。然而，这些方法在复杂环境下的性能往往不稳定，且对数据预处理和特征提取的要求较高。为了解决这一问题，深度卷积神经网络（CNN）被引入步态识别领域。
2.相关工作
深度卷积神经网络（CNN）是一种在图像和语音处理领域取得巨大成功的神经网络模型。它通过多层卷积层和池化层来提取输入数据的局部特征，并通过全连接层进行分类和识别。CNN在识别复杂图像中的对象上具有优势，并且可以从原始像素级别学习特征。
然而，在步态识别领域，传统的CNN模型通常不能很好地处理步态序列的时间依赖关系。为了提高模型的性能，研究者们提出了一些改进方法。残差网络（ResNet）是一种在CNN中引入跳跃连接的方法，它可以有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题。注意力机制是一种强调重要区域的注意力分布模型，它可以提高模型的关注力并减轻噪声的影响。
3.方法
本文提出了一种基于改进深度卷积神经网络的步态识别算法。首先，我们使用一个深度卷积神经网络模型来提取步态序列中的空间特征。然后，我们引入残差网络来学习步态序列的时间依赖关系。最后，我们使用注意力机制来提高模型的关注力和稳定性。
具体地，我们的模型由以下几个部分组成：
（1）卷积层：我们使用多层卷积层来提取步态序列中的空间特征。
（2）残差块：我们通过残差块来学习步态序列的时间依赖关系。残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成，跳跃连接用于解决梯度消失和梯度爆炸的问题。
（3）注意力机制：我们使用注意力机制来提高模型的关注力，减轻噪声的影响。注意力机制将每个时间步的特征进行加权，从而提高重要特征的权重。
（4）全连接层：我们使用全连接层来进行步态的分类和识别。
4.实验
为了评估我们的算法性能，我们在多个数据集上进行了实验。实验结果表明，我们的算法在步态识别任务上取得了较好的效果。与传统的机器学习算法相比，我们的算法在复杂环境下的性能更加稳定。
5.结论和展望
本文提出了一种基于改进深度卷积神经网络的步态识别算法。通过引入残差网络和注意力机制，我们提高了模型的性能和稳定性。实验结果表明，我们的算法在多个数据集上都取得了较好的识别准确率。在未来的研究中，我们将进一步改进我们的算法，并探索其他深度学习模型在步态识别中的应用。
参考文献：
[1]SzegedyC,LiuW,JiaY,etal.Goingdeeperwithconvolutions[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2015:1-9.
[2]HeK,ZhangX,RenS,etal.Deepresiduallearningforimagerecognition[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2016:770-778.
[3]WangY,YeH.Attention-basedLSTMforaspect-levelsentimentclassification[C]//Proceedingsofthe2018ConferenceoftheNorthAmericanChapteroftheAssociationforComputationalLinguistics:HumanLanguageTechnologies,Volume2(ShortPapers).2018:736-741.