为解决传统步态识别模型训练时间长、识别准确率低等问题,文章构建了能够进行深度学习的行走时步态特征数据库,通过对所选取特征的特定性、关联性和稳定性的研究,建立步态特征矩阵,利用Tensorflow设计CNN算法进行深度学习,使其能够自动实现基于行走时步态特征的个人识别。在27名实验者情况下,该模型的识别准确率可达99%以上,且训练时间较短,优于目前已发表的其他模型,对构建更大数据库的识别系统具有启发意义。
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