文件名称：数据融合matlab代码-cnngaitmm:基于CNN的多模式步态识别
文件大小：21KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 05:49:01
系统开源
数据融合matlab代码基于CNN的多模式步态识别
弗朗西斯科·卡斯特罗（Francisco
M.
Castro）和曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯（Manuel
J.Marin-Jimenez）
此代码在TUM-GAID和CASIA-B的正常情况下运行测试。
对于其他情况，您只需下载数据集并构建相应的imdb。
该代码随附的模型为：
基于3D卷积的CNN，使用光流作为TUM-GAID的输入
基于3D卷积的CNN，可对TUM-GAID进行光流，灰度和深度模态的融合。
基于CNN的ResNet，使用灰色作为CASIA-B的输入。
基于3D卷积的CNN，可对CASIA-B进行光流和灰度的融合。
先决条件
MatConvNet库：
MexConv3D（用于3D转换）：
将测试数据和模型下载到各自的文件夹中。
链接位于每个文件夹中的README文件中
该代码已经在Ubuntu
18.04和Matlab
2017b上进行了测试。
快速开始
假设您已将cnngaitmm库放置在文件夹
【文件预览】：
cnngaitmm-master
----computeAccVideoLevel.m(872B)
----models()
--------README.md(144B)
----demo_CASIA_multimodal.m(1KB)
----demo_CASIA.m(726B)
----demo_TUM.m(936B)
----data()
--------README.md(141B)
----LICENSE(34KB)
----classifyWithDAG.m(1KB)
----balanceImdbs.m(6KB)
----classifyWithDAGMultiModal3D.m(2KB)
----README.md(1KB)
----demo_TUM_multimodal.m(2KB)
----classifyWithDAG3D.m(2KB)
----startup_cnngait.m(452B)