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步态识别模型基于深度学习研究
目录
步态识别模型基于深度学习研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
二、深度学习技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
深度学习背景及发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
常见深度学习模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
深度学习在步态识别中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
三、步态识别技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
步态识别概念及原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
步态特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
传统步态识别技术局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
四、基于深度学习的步态识别模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
数据集准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
模型架构设计与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
训练策略及参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
五、深度学习模型在步态识别中的关键技术与挑战．．．．．．．．．．．．．．21
数据采集与处理中的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
模型训练与优化中的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
实时步态识别中的性能优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
模型泛化能力及鲁棒性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
六、基于深度学习的步态识别模型应用场景及案例分析．．．．．．．．．．28
公共安全领域应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
智能家居及智能楼宇应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
健康监测与医疗领域应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
其他领域应用展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
七、未来发展趋势与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
新型深度学习模型在步态识别中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．35
步态识别技术与其他生物识别技术的融合趋势．．．．．．．．．．．．．．．36
步态识别技术在智能机器人领域的应用展望．．．．．．．．．．．．．．．．．37
未来研究方向与挑战探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
步态识别模型基于深度学习研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
二、深度学习理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
深度学习的优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
三、步态识别模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
特征提取与表示学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．