步态周期检测与步态角度特征分析

步态周期检测与步态角度特征分析

步态分析是一门研究人体行走方式的重要领域，对于人体运动识别、生物特征识别以及健康监测等方面具有广泛的应用。本文将介绍基于CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征分析方法，并提供相应的MATLAB源码。

步态周期检测是步态分析的关键步骤之一，它的主要目标是准确地确定每一步的开始和结束时刻，从而进一步提取出步态周期相关的特征信息。在本文中，我们将使用CASIA-GaitDatasetB步态数据库，该数据库包含了多个人体的步态图像轮廓序列。步态周期检测的算法主要分为以下几个步骤：

1. 数据预处理：首先，从CASIA-GaitDatasetB数据库中选择一个步态序列作为输入。然后，读取步态序列的图像数据，并对图像进行预处理操作，如灰度化、二值化等，以便接下来的处理。

2. 步态周期检测：在预处理完成后，我们需要检测每一步的开始和结束时刻。一种常用的方法是基于峰值检测的算法。我们可以通过计算步态序列中的峰值来确定每一步的开始和结束时刻。具体而言，我们可以使用一阶差分方法来计算步态序列的一阶导数，并找出导数曲线中的峰值点，这些峰值点对应于步态序列中每一步的开始和结束时刻。

下面是MATLAB源码示例：

% 步态周期检测与步态角度特征分析

% 读取步态序列图像数据
imageSequence