5、深度学习与步态识别：挑战、解决方案与成果

深度学习与步态识别：挑战、解决方案与成果

在当今的科技领域，深度学习和生物识别技术正发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨两个相关的研究方向：一是利用长短期记忆网络（LSTM）进行多时间序列预测，二是基于步态的人员识别技术。

1. LSTM多时间序列预测

1.1 模型架构

以下是一个LSTM模型的架构信息：
| Layer (Type) | Output Shape | Param # |
| — | — | — |
| LSTM_1 (LSTM) | (64, 10, 8) | 4448 |
| DROPOUT_1 (Dropout) | (64, 10, 8) | 0 |
| LSTM_2 (LSTM) | (64, 10, 8) | 544 |
| DROPOUT_2 (Dropout) | (64, 10, 8) | 0 |
| LSTM_3 (LSTM) | (64, 10, 8) | 544 |
| DROPOUT_3 (Dropout) | (64, 10, 8) | 0 |
| LSTM_4 (LSTM) | (64, 10, 8) | 544 |
| DROPOUT_4 (Dropout) | (64, 8) | 0 |
| DENSE_1 (Dense) | (64, 10) | 90 |
| DENSE_2 (Dense) | (64, 1) | 11 |
| Total parameters | - | 6181 |
| Trainable parameter