基于深度学习的步态识别系统的MATLAB仿真，包括ALEXNET，改进CNN，GOOGLENET

基于深度学习的步态识别系统的MATLAB仿真，包括ALEXNET，改进CNN，GOOGLENET

随着科技不断发展，计算机视觉已成为一种广泛应用的技术。人们可以使用摄像机和传感器等设备来捕捉动态视频，并通过计算机视觉技术对其进行分析。其中，步态识别作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，已经得到了广泛的关注。

步态识别是指通过分析和比较人体在行走、奔跑等各种运动中的动作特征，以确定这些动作中的个体身份。它可以应用于多个领域，如欺诈检测、人体生物识别、医学诊断、智能安防等。

本文将介绍基于深度学习的步态识别系统，该系统使用MATLAB进行仿真，并包括ALEXNET，改进CNN和GOOGLENET三种不同的神经网络模型。

首先，我们需要准备训练数据。我们使用CASIA Gait Database进行训练，这是一个公共数据库，其中包含124个人的数据集，每个人有50个周期的正常行走数据和50个周期的异常行走数据。

接下来，我们建立了一个基于深度学习的步态识别系统。该系统由三部分组成：数据预处理、神经网络模型和训练与测试。

1. 数据预处理

在这一步骤中，我们通过对训练集进行处理来准备数据。我们将原始数据转换为图像，并调整它们的大小和颜色。这是因为神经网络模型只能接受标准化的输入数据。

以下是数据预处理的MATLAB代码：

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