摘要：步态识别是一项新兴的生物识别技术,可以被广泛地应用在刑事安防,疫情传播链追踪等领域,该项技术的本质在于通过人的人体体型和行走姿态来识别人的身份,年龄,性别等多种生物属性.相比其他生物识别技术,步态识别具有远距离,全视角,无感知,防伪装等显著优势.基于此,本文设计了一款面向多人多生物属性的跨视角步态追踪系统,该系统充分考虑了现实应用场景中存在的多人,跨视角,服饰变化等协变量对于步态识别准确率的影响,并通过更加鲁棒的算法设计从复杂的环境中提取行人的步态信息从而对其身份,年龄,性别等生物属性进行准确的分析.实验结果表明,在跨视角和多种行走状态的情况下,本系统中基于深度学习的步态识别算法模型的准确率可以达到88.0%,在多视角的情况下,性别分类准确率可以达到94.8%,年龄估计的平均年龄误差约为7.92岁,标准差约为8.11,实验结果均优于近年来相关领域的算法,达到相对领先的水平.同时系统开发成本低,面向落地应用场景,并支持实时性步态检测.

摘要：脑卒中患者通常会出现偏瘫步态,而视觉式步态分析可以用于检测这些变化.然而,当前公开的病理步态数据集规模较小、缺乏对偏瘫严重程度的详细分级,并且传统的视觉式深度学习步态分析方法通常需要较高计算量和较大参数量,不适用于小规模病理步态数据集.本文设计了一款轻量级偏瘫步态评估系统.系统使用一种轻量级卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)来评估偏瘫步态表现.通过线性拼接不同尺度的分组卷积,低成本地获得高效率特征.系统引入多维度混合的轻量级注意力模块来帮助CNN关注空间和通道维度上的显著特征,从而更好地平衡系统有效性与模型参数量.此外,本文还构建了一个专门用于步态识别的偏瘫模拟步态数据集,为模型训练和测试提供数据支撑.实验结果表明,系统的神经网络仅使用VGG-19 1/53的参数量,将步态识别准确率提高至96.91%,高于预训练后的VGG-19,与其他轻量化SOTA方法相比同样具有精度优势.系统的开发成本低,可部署于移动设备,并支持实时检测,为家庭式病理步态分析提供了一种可行的方案.

摘要：习近平同志在高校政治思想工作会议上重点强调在当前高校提高培养人才的专业技术同时,需要把政治思想工作贯穿教育教学全过程,因此在当前应用型本科高校中急需提升教师的课程思政意识,将课程思政教育深度融合到各个专业课程教学之中。该文对在C语言程序设计中课程思政建设进行探索,提出将思政元素融入C语言程序设计的课程内容、教学方式方法和实践教学环节等多维角度中去,在教学实施中将C语言程序设计的知识点和思政元素进行有机融合,进行学生专业知识传授的同时,培养学生做人做事的品德,树立应用型本科院校学生正确的世界观、价值观和人生观。

摘要：结合市场对高职计算机应用与维护专业人才的需求特点,提出了将C语言程序设计和数据结构整合为一门C语言与数据结构课程的必要性、可行性、及整合思路。

摘要：服装工作室中服装结构设计的教学改革不仅是要求学生掌握基础知识,掌握制图原理,提高应变能力,为更好地学习服装设计与服装工艺打下基础。