基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量提取的视频人物步态识别算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

matlab2024b/matlab2022a

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

.........................................................................
%划分数据为训练集合验证集，训练集中每个类别包含1张图像，验证集包含其余图像的标签
numTrainFiles               = 5;%设置每个类别的训练个数
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds, numTrainFiles, 'randomize');
%定义卷积神经网络的基础结构
layers = [
    imageInputLayer([400 120 1]);%注意，400,150为能量图的大小，不能改
    %第1个卷积层
    convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same');%第一个卷积层
    batchNormalizationLayer;
    reluLayer;
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
    %第3个卷积层
    convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same');
    batchNormalizationLayer;
    reluLayer;
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
    
    %第4个卷积层
    convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same');
    batchNormalizationLayer;
    reluLayer;
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
    %全连接层
    fullyConnectedLayer(6);
    fullyConnectedLayer(6);
    %softmax
    softmaxLayer;
    %输出分类结果
    classificationLayer;];
 
%设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate', 0.01, ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData', imdsValidation, ...
    'ValidationFrequency', 1, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');
rng(1);
%使用训练集训练网络
net         = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);
 
%对验证图像进行分类并计算精度
YPred       = classify(net, imdsValidation);
YValidation = imdsValidation.Labels;
 
accuracy    = 100*sum(YPred == YValidation) / numel(YValidation)
 
 
save Gnet.mat net
05_001m

4.算法理论概述

人物步态识别作为一种生物特征识别技术，在安防监控、智能门禁等领域具有广泛的应用前景。它通过分析个体行走时的姿态和动作模式来识别身份。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在图像和视频处理领域展现出强大的特征提取和分类能力，而步态能量图（Gait Energy Image, GEI）是一种有效的步态特征表示方法。        

步态能量图是一种用于表示步态序列的静态图像，它将一个完整步态周期内的所有帧图像进行融合，从而捕捉到步态的整体特征。GEI 可以有效地减少步态序列的时间维度，同时保留重要的步态信息，便于后续的特征提取和分类。

4.1 GEI步态能量提取

      假设一个完整的步态周期包含N帧二值化的步态轮廓图像{I1​,I2​,⋯,IN​}，每帧图像的大小为M1​×M2​。计算GEI的步骤如下：

4.2 CNN卷积神经网络原理

基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量提取的视频人物步态识别算法结合了GEI对步态特征的有效表示和CNN强大的特征提取与分类能力。通过数据采集与预处理、GEI 生成、CNN 模型构建、训练、评估和识别等步骤，可以实现准确的人物步态识别。在实际应用中，可以根据具体需求调整 CNN 网络的架构和超参数，以提高识别的性能。同时，还可以考虑引入更多的数据集和数据增强技术，进一步提升模型的泛化能力。