基于深度学习的步态识别算法优化研究.pdf

"基于深度学习的步态识别算法优化研究" 该研究主要聚焦于基于深度学习的步态识别算法优化，旨在提高步态识别的准确性和效率。为了实现这一目标，研究者们引入了粒子群优化BP神经网络来优化步态识别算法。 研究者们讨论了基于深度学习的步态识别的重要性和挑战性。步态识别是一种生物特征识别技术，通过分析人在行走时的姿态变化来识别个体。然而，传统的步态识别算法存在一些缺陷，例如识别时间长、识别率低等。因此，基于深度学习的步态识别算法优化是当前研究的热点。 在该研究中，研究者们利用粒子群优化BP神经网络来优化步态识别算法。粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，可以有效地避免陷入局部最优，并提高优化的效率。BP神经网络是一种常用的神经网络模型，通过粒子群优化可以提高BP神经网络的性能。 研究者们还讨论了基于Vicon MX系统对角度特征值的采集和基于粒子群优化BP神经网络的识别方式。Vicon MX系统是一种高精度的动作捕捉系统，可以实时采集人体的运动数据。基于粒子群优化BP神经网络的识别方式可以提高步态识别的准确性和效率。 与传统的步态识别算法相比，该研究的基于深度学习的步态识别算法优化方法具有更高的识别率和更短的识别时间。这是因为粒子群优化BP神经网络可以更好地学习步态特征，并提高步态识别的准确性。 该研究的基于深度学习的步态识别算法优化方法可以提高步态识别的准确性和效率，对于生物特征识别技术的发展具有重要的意义。 知识点： 1. 步态识别是一种生物特征识别技术，通过分析人在行走时的姿态变化来识别个体。 2. 基于深度学习的步态识别算法优化可以提高步态识别的准确性和效率。 3. 粒子群优化BP神经网络可以避免陷入局部最优，并提高优化的效率。 4. Vicon MX系统是一种高精度的动作捕捉系统，可以实时采集人体的运动数据。 5. 基于粒子群优化BP神经网络的识别方式可以提高步态识别的准确性和效率。 该研究的基于深度学习的步态识别算法优化方法可以提高步态识别的准确性和效率，对于生物特征识别技术的发展具有重要的意义。