步态识别 Matlab 代码-MGANs

职能：选择图像序列并读取，将选定的图像序列添加到数据库，用于训练数据库信息。步态识别功能处理输入图像序列并从当前目录中删除数据库。

这个存储库包含一个示例，展示了如何使用C-FROST优化Cassie系列机器人的步态库。示例依赖于MATLAB中的FROST设置问题并生成必需的函数。所有系统动力学函数都编译为静态库，以便可以链接到主要优化问题中。这样一来，在更改优化约束后，不必每次重新编译这些函数。确保在运行优化之前，您已设置好MATLAB和相关依赖。

步态识别MATLAB代码基于MPU6050的室内定位系统，该算法源自X-imu。这是一个MATLAB程序，我用C语言验证了STM32F407的兼容性，这是其核心代码，无法直接编译。

该存储库包含与以下手稿相关的Matlab代码：P. Ippersiel、SM Robbins、PC Dixon。研究了步态过程中的下肢协调性和可变性，探讨了年龄和行走表面对步态的影响。代码需在Matlab 2020a及以上版本中运行，支持Mac OS 10.15.5。

这段 Matlab 代码实现了语音数字识别功能，通过分析用户语音，训练计算机识别用户所说的数字。 代码包含四个脚本： 两个脚本用于创建训练集 一个脚本用于创建输入语音文件 两个脚本用于训练模型，并将训练后的模型保存在 Model.mat 文件中 最终代码接收语音输入，识别用户所说的数字，以测试识别系统。该代码在 MATLAB 平台上运行速度快，可应用于语音转文本、语音密码等项目。

使用Matlab编写的人脸识别代码，主要基于主成分分析（PCA）算法。

提供基于 MATLAB 的车牌识别代码，包含 GUI 界面。程序使用了 BP 神经网络，所需文件 NET.MAT、NET1.MAT 和 NET2.MAT 缺一不可。支持在 MATLAB 环境中运行 detect.m 调试代码，或直接使用便捷的 GUI。另外，附有 bp.cpp，是 BP 神经网络的实现文件，功能完备。

我已经开发了一个虹膜识别系统，该系统在Matlab和Python中均有实现。我在2017年夏季开始对生物识别技术感兴趣，通过研究虹膜、指纹和面部识别等内容，发现了一个开源的Matlab虹膜识别模型。感谢Libor Masek和Peter Kovesi的贡献。我还在Windows平台上应用深度学习解决虹膜识别问题，更新于2019年。

使用FCN进行数字识别训练的方法如下：从Git克隆代码至CAFFE_ROOT/examples/；获取并移动fcn-32s-pascalcontext.caffemodel至CAFFE_ROOT/models/fcn-32s-pascalcontext.caffemodel；下载数据至CAFFE_ROOT/data/后，运行CAFFE_ROOT/examples/digits2.0/convert.py将数据转为lmdb；通过solve.py启动训练。测试方法：下载预训练模型或自行训练，然后运行CAFFE_ROOT/examples/digits2.0/test_fcn11_full.m（需要Matlab和matcaffe支持）；代码基于贡献者的工作。