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针对步态识别问题,研究了受限玻尔兹曼机的步态特征提取及其识别.主要基于行人图像序列, 通过背景分割、归一化以及步态周期的计算,采用叠加方法生成步态能量图,以此作为步态的特征图像,利用 受限玻尔兹曼机自动获取步态特征.选取中科院CASIA步态数据库以及支持向量机、孪生支持向量机、神经 网络与K-近邻方法对使用受限玻尔兹曼机方法的特征提取进行了研究,同时与主成分分析PCA、线性判别 分析LDA、卷积神经网络CNN特征提取与识别方法进行了比较.