元宇宙步态认证数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：步态认证,元宇宙,生物识别,人工智能,运动分析,特征工程,机器学习
数据概述：
元宇宙步态认证数据集（MGAD）是一个大规模的数据集，旨在通过虚拟环境中的步态模式进行生物识别认证。该数据集包含5,000条模拟用户记录，使用Unity 3D生成，并通过OpenPose和MediaPipe处理，提取了16个关键步态特征。数据集中的步态特征包括步长、步频、关节角度和地面反作用力等，以CSV格式提供，易于集成到AI/ML模型中。数据集已经经过预处理和清洗，适用于机器学习应用。
数据用途概述：
该数据集适用于元宇宙安全中的步态认证、医疗保健和体育领域的人类运动分析、AI驱动的身份验证研究、生物识别系统的特征工程和模型训练等多种场景。研究人员可以利用此数据进行步态认证研究，医疗保健和体育领域的人类运动分析，AI驱动的身份验证研究，以及生物识别系统的特征工程和模型训练。
举例：
要使用该数据集，可以按照以下步骤操作：
在Python中加载数据：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('MGAD.csv')
print(data.head())
在训练AI模型之前，请对特征进行预处理和归一化。
训练机器学习模型（例如，随机森林、自编码器）进行身份验证。
