基于Gabor原子分解的人体异常步态检测方法和装置

摘要

本申请公开了一种基于基于Gabor原子分解的人体异常步态检测方法和装置，属于步态分析领域。该方法包括：从实验者运动中获取三维加速度数据作为训练样本集，对Gabor模型进行训练；接收到待识别的步态数据时，训练后的Gabor对其进行分类得到一个类别向量；训练后的基于MP的Gabor模型对每个类别向量进行计算得到对应的特征向量，计算所有类别向量与特征向量的欧式距离，把距离作为该步态分析的识别结果。该装置包括：训练集获取模块、训练模块、数据处理模块和Gabor模块。本申请提高了步态分析的准确率，避免出现不误判漏判的结果，保证了识别出的步态结果的完整性、可读性。