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MATLAB实现的AdaBoost步态识别系统
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资 源 简 介
本项目采用MATLAB实现了基于AdaBoost的步态识别系统，能够通过步态序列提取特征并进行分类识别，适用于个体步态模式分析，支持训练和测试功能。
详 情 说 明
基于AdaBoost算法的步态识别系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的步态识别系统，采用AdaBoost算法对步态序列进行特征选择和分类识别。该系统能够分析输入的运动序列数据，提取步态特征，通过训练好的AdaBoost分类器识别特定个体的步态模式。支持模型的训练、验证和测试全流程，适用于生物特征识别和安全监控等应用场景。功能特性
- 特征提取：从步态序列数据中提取有效的时序模式特征
- 自适应增强：采用AdaBoost算法进行特征选择和分类器优化
- 全流程支持：包含数据预处理、模型训练、验证测试完整流程
- 结果可视化：提供特征分布、分类边界、ROC曲线等分析图表
- 性能评估：输出识别准确率、分类置信度等量化指标
使用方法
- 准备数据：将训练数据（步态序列数据集）和对应标签按指定格式组织
- 参数配置：设置AdaBoost迭代次数、弱分类器类型等超参数
- 模型训练：运行训练程序生成分类器模型和特征权重
- 识别测试：加载训练好的模型对测试数据进行身份识别
- 结果分析：查看识别结果统计和可视化分析图表
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 统计学和机器学习工具箱
- 图像处理工具箱（用于数据可视化）
- 至少4GB内存（建议8GB以上用于大型数据集）
