多分布聚类的步态识别训练加速方法

本发明公开了多分布聚类的步态识别训练加速方法，涉及步态识别技术领域，包括以下步骤：S1、采集时序数据、S2、确定输入数据、S3、对数据进行聚类和S4、评估识别性能。本发明有效解决类别不均衡问题，提高小样本类别的识别率，通过局部聚类和角度优化，使得少数类数据的特征更加分散，提高其区分度，减少计算复杂度，加速训练过程，并且采用基于聚类的局部嵌入学习方法，相比于传统三元组损失方法，提高训练效率，增强步态特征的时序稳定性，提高模型泛化能力，通过动态聚类更新策略，模型可以不断自适应数据分布，提高在不同步态场景下的适用性。