技术详细介绍
摘要：本发明涉及步态识别技术领域，公开了一种基于动态视觉传感器的步态识别方法。
本发明动态视觉传感器创造提供了一种基于动态视觉传感器的时空模式分析方法，并通过基于Tempotron算法的脉冲神经网络模型，可实现对由动态视觉传感器录制的步态数据进行训练和识别，使最终得到的步态识别有极高的生物真实性，从而不但可以对多个对象进行步态识别，解决复杂背景中步态检测的高难度问题，还可以确保步态识别的高准确率。同时还提供了两种编码方式，可以在训练过程中能快速收敛且取得了较好的识别正确率，尤其是通过结合周期固定的移动窗口的数据段样本分割方式，动态视觉传感器可使步态识别的正确率达到85％以上，具有极高的实用价值，便于实际推广和应用。
本发明动态视觉传感器创造提供了一种基于动态视觉传感器的时空模式分析方法，并通过基于Tempotron算法的脉冲神经网络模型，可实现对由动态视觉传感器录制的步态数据进行训练和识别，使最终得到的步态识别有极高的生物真实性，从而不但可以对多个对象进行步态识别，解决复杂背景中步态检测的高难度问题，还可以确保步态识别的高准确率。同时还提供了两种编码方式，可以在训练过程中能快速收敛且取得了较好的识别正确率，尤其是通过结合周期固定的移动窗口的数据段样本分割方式，动态视觉传感器可使步态识别的正确率达到85％以上，具有极高的实用价值，便于实际推广和应用。