一种基于CNN算法的步态识别模型研究

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摘要：为解决传统步态识别模型训练时间长、识别准确率低等问题，文章构建了能够进行深度学习的行走时步态特征数据库，通过对所选取特征的特定性、关联性和稳定性的研究，建立步态特征矩阵，利用Tensorflow设计CNN算法进行深度学习，使其能够自动实现基于行走时步态特征的个人识别。在27名实验者情况下，该模型的识别准确率可达99%以上，且训练时间较短，优于目前已发表的其他模型，对构建更大数据库的识别系统具有启发意义。（剩余5575字）

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