步态识别C++实现

用 SAPI 实现语音合成和语音识别的代码。语音识别一定是未来手机的主流方向。

OpenCV和C++实现的车牌识别系统具有较高的正确性

使用OpenCV和C++实现的车牌识别系统

实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法，主要内容包括背景的提取，人体运动区域检测，人体轮廓提取，步态特征的提取，相似性度量和分类识别。-

步态

GaitSet-灵活，有效，快速的跨视图步态识别网络

针对传统基于光流法步态识别复杂、识别率不高的缺点,提出了一种非模型化的方法———光流空间分 布来描述并识别运动目标。首先,计算每帧步态序列中的密度光流场,所得的与尺度无关的矩描述了光流的空 间形状分布

引入了紧致度和矩形度两种新型的多区域特征用于步态识别，并且对同质心高度和伸长度两种特征进行了融合。用中值滤波器估计出步态序列的背景，用差分法提取每帧图像的运动目标轮廓，并在此基础上提取紧致度等多区域特

此为上一个资源基于模糊逻辑的步态识别的原始数据，使用此数据结合代码即可。

基于加权行质量向量的步态识别方法,肖德贵,王磊,为了在降低样本训练时间的同时提高数据分类能力,提出一种基于加权行质量的步态识别方法,首先提取人体轮廓行质量向量作为步态特