基于VC++的步态识别方法探索
基于VC++的步态识别方法探索
本项目深入研究步态识别技术，利用VC++进行算法实现，并提供完整的代码示例。通过分析人体行走时的步态特征，实现个体身份的识别与认证。
项目主要涵盖以下内容：
- 步态特征提取： 从视频或图像序列中提取人体关键点信息，并计算步态周期、步长、步频等特征参数。
- 特征降维与选择： 对提取的特征进行降维处理，去除冗余信息，并选择最具区分度的特征子集。
- 分类器设计与训练： 选择合适的分类器模型，例如支持向量机、神经网络等，并使用标注数据集进行训练。
- 步态识别与验证： 利用训练好的模型对未知步态样本进行识别，并评估识别准确率等性能指标。
本项目代码结构清晰，注释详细，方便开发者理解和修改。同时，项目提供了测试数据集和评估脚本，可用于验证算法的有效性。
文件大小：165.68KB
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