【摘 要】
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选取多个视角、不同行走状态，制定数据采集方案进行人体红外步态数据采集；设计数据处理框架对原始步态数据进行处理得到适用于深度学习训练的红外步态数据集；接着进行定量分析，得出处理所得步态数据集相比CASIA Dataset C人体轮廓更加清晰与完整；使用AlexNet网络对CASIA Dataset C与本文步态数据集进行对比实验，结果表明本文的步态数据集具有更好的识别效果.
【基金项目】
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云南师范大学研究生科研创新基金资助项目（YJSJJ21-B77）；
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选取多个视角、不同行走状态，制定数据采集方案进行人体红外步态数据采集；设计数据处理框架对原始步态数据进行处理得到适用于深度学习训练的红外步态数据集；接着进行定量分析，得出处理所得步态数据集相比CASIA Dataset C人体轮廓更加清晰与完整；使用AlexNet网络对CASIA Dataset C与本文步态数据集进行对比实验，结果表明本文的步态数据集具有更好的识别效果.
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