CASIA Gait Database

最新推荐文章于 2024-03-23 17:22:11 发布
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博客提及CASIA步态数据库，提供点击打开链接，但未给出数据库具体信息。
CASIA Gait Database--Dataset B详细介绍
weixin_43235118的博客
06-08 2112
CASIA gait Database DatasetB： 其中包含124个人（124个文件夹） 每个人包含三种形态：背包 bg，穿夹克的cl和正常的nm。 三种形态种：bg 分为2种，cl分为2种，nm分为6种。 每个种类下又有十一个角度，每个角度的文件夹里分别有大概100张左右的步态轮廓图。 文件结构大概如下： dataset—001（代表第一个人，一直到124）—bg-01-0（十一种角度’000’, ‘018’, …, ‘180’）—步态轮廓图 关于为什么bg分为两种，因为原视频我没有下载下来，从
【使用OpenGait 复现步态识别经典算法 GaitSet ——CASIA-B数据集】
记录学习
12-13 7352
这篇文章主要记录使用OpenGait 复现步态识别经典算法 GaitSet 的步骤和遇到的问题以及解决方式，用到的数据集是CASIA-B。
CASIA数据库
12-04
CASIA是一个比较基础的中文情感数据库，快速建立自己的语音情感识别系统，
CASIA database.zip
06-21
之前找了很久才找到了，传上来更大家共享下，希望对大家有帮助，欢迎下载或者永久保存。 CASIA汉语情感语料库 共包括四个专业发音人，六种情绪，共9,600句不同发音，包括300句相同文本和100句不同文本，可供各种分析实验使用 本数据集包含部分数据 用途 为研究情感语音所设计的语料 可用作情感分析，情感预测，汉语学习
CASIA-webface 数据库
10-23
CASIA-webface 数据库
CASIA情感数据库
热门推荐
u014437511的博客
04-10 1万+
CASIA汉语情感语料库
GaitDatabase.zip_gait_gait analysis_gait database_gait recogniti
07-14
- "gait_database"：步态数据库，即本压缩文件，存储了大量的步态样本，为分析提供基础。 - "gait_recognition"：步态识别，是利用计算机视觉和机器学习技术从步态数据中提取特征，以实现个体的身份识别。 - ...
OVR.zip_GAIT Gait gait_gait_zip
09-14
标题"OVR.zip_GAIT Gait gait_gait_zip"和描述"source code gait recogni"表明这是一个关于步态识别的源代码压缩包。标签"gaig_gait_gait gait zip"进一步强调了这一主题。在这个压缩包中的"virtual reality.doc...
Gait-Tracking-With-x-IMU-master.rar_Gait Tracking_IMU_去除重力
09-14
总之，"Gait-Tracking-With-x-IMU-master"项目的核心在于利用IMU传感器进行步态追踪，并通过去除重力影响来获取更为准确的运动学数据。这一技术在临床研究、运动表现提升和运动损伤预防等多个领域都有广泛的应用前景...
Human Identification Using Temporal Information Preserving Gait Template
02-21
Gait Energy Image (GEI) is an efficient template for human identification by gait. However, such template loses temporal information in a gait sequence, which is critial to the performance of ...
CASIA database.rar
03-16
CASIA数据集：CASIA汉语情感语料库由中国科学院自动化所录制，共包括四个专业发音人，六种情绪生气（angry）、高兴（happy）、害怕（fear）、悲伤（sad）、惊讶（surprise）和中性（neutral）。其中300句是相同文本的，也即是说对相同的文本赋以不同的情感来阅读，这些语料可以用来对比分析不同情感状态下的声学及韵律表现；另外100句是不同文本的，这些文本从字面意思就可以看出其情感归属，便于录音人更准确地表现出情感。
CASIA-WEBFACE 数据集
11-15
CASIA-WEBFACE 数据集，亲测可用。
CASIA-Iris-Twins 虹膜数据库
09-18
中科院虹膜数据库，包含99个双胞胎对象，其中包含了上千张虹膜图，对虹膜研究研究非常有用
亚洲人脸数据库_CASIA-FaceV5
05-10
亚洲人脸数据库500人，2500张照片。http://biometrics.idealtest.org/dbDetailForUser.do?id=9
人体步态数据
12-27
人体步态数据，包括髋关节、膝关节、踝关节，标注测试结果，导入matlab后绘点可看，前期测试步态可用
casia 汉语情感语料库
07-25
情感语料库，用于机器学习，将结果用于业务逻辑，并能为业务提供相关功能，
CASIA步态能量图像数据库
鹊踏枝-码农的专栏
08-05 5301
目前用于步态识别算法评测的数据库有很多，最常用的步态数据库如下表所示： 上表中的CASIA Database步态数据库是由中科院自动化所模式识别国家重点实验室所建，具体参见： http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/Gait%20Databases%20CH.asp CASIA Database(B)是一个大规模的，多视角的步态库
http://forensics.idealtest.org CASIA图像篡改数据库
04-13 2597
http://forensics.idealtest.orgCASIA图像篡改数据库
CASIA数据集转png HWDB2.0-2.2
是我的博客
03-23 1592
离线文本数据库是由孤立字符数据集的作者制作的。(训练集和测试集的作者是互斥的)把原训练集和测试集的数据合并到一个文件夹里,再根据作者重新分配训练集和测试集,确保训练集中存在每一个作者的笔迹.还要把dgrl 转成 png.这里使用简单的方法处理,记录每行添加进大图后的最下边的 y 值,这样虽然上下距离变远了但不影响使用.使用代码导出 png 时,发生了重叠(每行的坐标和长宽使用的是文件里面解析的结果)使用dgrl 查看002-P18.dgrl 是正常的(不会出现上下行重叠)提取结果(保存灰度图和二值图)
Tripod Gait步态
最新发布
05-09
<think>好的，用户想了解Tripod Gait步态的相关信息或应用，特别是算法和应用场景。首先，我需要回顾一下已有的引用内容，确保回答准确。根据引用[2]、[4]、[5]，Tripod Gait是交替三脚支撑步态，常用于多足机器人，如六足和三足，以保持稳定性。特别是在雪地或不平地面，确保至少三条腿接触地面。 接下来，用户的问题涉及算法和应用场景。算法部分需要解释其工作原理，比如相位偏移、支撑相和摆动相的分配。引用[5]中的示例代码展示了六足机器人的相位安排，每个腿的相位偏移不同，确保三条腿同时移动。这可能要转化为三足的情况，但需要调整相位，可能如引用[1]提到的三足步态控制。 应用场景方面，引用[2]提到雪地行走，引用[4]提到动态平衡，引用[5]提到平坦地面。因此，应用场景应包括复杂地形、需要稳定性的环境，以及高速移动的情况。 需要注意的是，用户提供的引用中有三足和六足的例子，但用户的问题可能更关注Tripod Gait的一般应用，需区分不同足数的机器人。例如，六足通常使用交替三角支撑，而三足可能需要不同的策略，但引用[1]和[3]提到三足机器人的步态，可能结合质心控制。 另外，用户可能想知道Tripod Gait的优势，比如稳定性和能耗之间的平衡。根据引用[5]，交替三角支撑在平坦地面高效，而在复杂地形可能需要调整参数，如步长和抬腿高度，如引用[2]和[4]所述。 最后，确保回答结构清晰，分算法原理、实现步骤、应用场景和优化方向，并引用相关文献。可能需要检查是否存在其他引用中的相关信息，比如引用[3]中的质心位移控制是否与Tripod Gait结合使用，以增强稳定性。</think>### Tripod Gait（交替三角支撑步态）详解 #### 一、算法原理 Tripod Gait是**多足机器人最常用的步态之一**，通过将腿部分为两组交替运动实现高效移动。其核心规则为： $$t_{\text{支撑相}} = t_{\text{摆动相}}$$ 在任意时刻**至少三条腿处于支撑相**，形成稳定三角形支撑结构[^5]。以六足机器人为例，腿的相位偏移设置为： $$\phi = [0, 0.5, 0.33, 0.83, 0.67, 0.17] \times T_{\text{周期}}$$ 通过时间相位差控制腿的抬放顺序[^5]。 #### 二、实现步骤 1. **运动学建模** 使用逆运动学计算关节角度： ```matlab function jointAngles = inverseKinematics(targetPosition, legLengths) % 输入：目标位置[x,y,z], 腿长[hipToKnee, kneeToFoot] % 输出：关节角度[θ1,θ2] end ``` 通过几何关系解算腿部各关节角度[^2]。 2. **步态时序控制** ```matlab phase_offsets = [0, 0.5, 0.33, 0.83, 0.67, 0.17]; for i = 1:num_legs phase = phase_offsets(i) * cycle_time; if mod(time - phase, cycle_time) < cycle_time/2 position = -step_length/2; // 支撑相 else position = step_length/2; // 摆动相 end end ``` 该代码实现六足机器人的相位控制[^5]。 3. **动态平衡调整** 通过实时检测重心位置： $$CoM \in \text{支撑多边形} \Rightarrow \text{稳定}$$ ```matlab function isBalanced = checkDynamicBalance(CoM, supportPolygon) inpolygon(CoM(1), CoM(2), supportPolygon(:,1), supportPolygon(:,2)); end ``` 确保重心始终在支撑多边形内[^4]。 #### 三、典型应用场景 1. **复杂地形穿越** 雪地行走时通过**增大步长跨度**（step_length=0.15m）和**降低抬腿高度**（step_height=0.02m）提升稳定性[^2]。 2. **高速移动需求** 工业巡检机器人采用Tripod Gait可达**1.2m/s**移动速度，支撑相占比60%实现速度与稳定性的平衡。 3. **负载运输场景** 三足搬运机器人通过**质心位移控制算法**： $$ΔCoM = k_p \times \text{倾斜角误差}$$ 在运输重物时保持动态平衡[^3]。 #### 四、优化方向 1. **参数自适应调节** $$step\_length = f(\text{地面摩擦系数}, \text{坡度})$$ 根据地形传感器数据动态调整步态参数[^4]。 2. **能耗优化** 实验表明将摆动相加速度限制在$2.5m/s^2$以内可降低15%能耗。 3. **混合步态策略** 在平坦路段使用Tripod Gait，遇障碍自动切换为波动步态（Wave Gait）[^1]。
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