基于并行遗传算法的高精度步态识别方法

摘要

本发明涉及一种基于并行遗传算法的高精度步态识别方法。首先将应用于集成的候选神经网络泛化，使用了基于分等级公平竞争的并行遗传算法，以此增加网络的多样性；此外，使用一组由HFC‑PGA选择的适当特性来训练每个候选的神经网络；最后，在设计出候选的神经网络后，选择一组个体神经网络，以便将泛化误差最小化，负相关最大化。本发明方法法提高了人体步态识别的准确性和可靠性。