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步态识别是目前全球前沿的生物特征识别技术，是生物特征识别技术分支之一。步态识别主要是通过人的身高、腿骨、肌肉、关节等身体体型特征和行走姿态来分析、识别人员身份的技术，与指纹、人脸、虹膜等其它生物识别技术相比，步态识别具有远距离、非接触、抗伪装、跨着装、跨视角、对光线不敏感等显著优势，是非常适合在视频监控中应用的生物特征识别方法之一。

随着信息技术的发展和算力的提高，深度学习时间序列分类模型的实现变得愈发复杂和精巧。但对于一些特定的领域下的时间序列分类数据集而言，可能存在由于样本较为缺乏而导致训练出的深度学习分类器泛化能力不足的问题，并且时间序列领域的数据由于各时间点间的依赖需要被充分考虑，进而导致相应的数据增强技术在很多场景下存在训练困难的情况。由于不同时间序列分类领域的实验成本、数据采集条件不同，对于一个特定的样本缺乏的目标域分类任务，如果能够借助广泛存在的与之在标签集上、长度、通道数等方面均存在差异的数据集作为源域数据集并尝试进行迁移学习，以增强目标域分类器的泛化能力和分类性能，将会在一些分类场景下发挥一定作用。

在上一篇文章中，我们使用全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）实现了手写数字识别，并取得了不错的效果。然而，全连接神经网络在处理图像数据时存在一些局限性，例如参数过多、难以捕捉局部特征等。为了解决这些问题，本文将介绍

到目前为止，我们已经了解了 CNN 的基础知识和最近的创新。但 CNN 的应用不仅限于对图像进行分类。另一个有趣的领域是“对象检测”