1. 1.本选题研究的目的及意义
步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术，近年来受到越来越多的关注。
不同于指纹、人脸等传统生物识别技术，步态识别具有非接触、远距离、难伪装等优势，在安全监控、犯罪侦查、医疗康复等领域具有广阔的应用前景。
2. 2.本选题国内外研究状况综述
步态识别作为一种生物识别技术，近年来在国内外都得到了广泛的研究。
1. 2.1国内研究现状
国内学者在步态识别领域的研究也取得了一定的进展。
3. 3.本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 3.1主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.步态识别关键技术研究：-对步态识别的定义、分类、流程等进行阐述。
-对现有的步态特征提取方法进行综述，包括基于模型的方法、基于外观的方法等。
4. 4.研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤展开：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解步态识别技术的发展现状、研究热点和难点，为本研究提供理论基础。
2.步态特征提取方法研究：-研究基于数字图像处理的步态轮廓提取方法，探索边缘检测、图像分割等算法在步态轮廓提取中的应用。
-研究基于图像特征的步态特征点定位方法，分析不同特征点对步态识别的影响。
5. 5.研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于多特征融合的步态特征提取：-结合步态轮廓特征和步态特征点信息，提出一种多特征融合的步态特征提取方法，以提高步态特征的discriminativeability。
2.基于深度学习的步态特征表示与分类：-探索基于卷积神经网络和循环神经网络的步态特征表示与分类方法，利用深度学习模型强大的特征学习能力，以提高步态识别的准确率。
3.步态识别系统设计与实现：-设计并实现一个完整的步态识别系统，并对其性能进行测试和评估，为实际应用提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 郭晓锋,陈 强,王 健,等.基于深度学习的步态识别研究综述[J].计算机应用,2021,41(10):2807-2821.
[2] 张 伟,杨 健,杨 帆,等.基于深度学习的步态识别方法综述[J].计算机科学,2021,48(02):124-135.
[3] 屈 凌,张 锐,郭 爽.基于深度学习的步态识别方法研究综述[J].计算机工程与科学,2021,43(03):427-437.
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