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基于步态分析的身份识别研究

苏菡  
【摘要】:随着现代社会对安全的要求不断提高,利用生物特征进行快速准确的身份识别成了当今的主流。步态是一种远距离可采集的生物特征,步态识别技术以其对系统分辨率要求低、信息采集设备不会使人感到不适、远距离识别、非侵犯性和难以隐藏等特点成了继虹膜、人脸识别后的第二代生物识别技术,倍受计算机视觉研究者的关注,国内外大量研究者已经投入到该研究热点中。 本文对步态识别进行了深入的研究,主要开展了以下几方面的研究工作: 分析了常用的步态检测方法,本文选用简单快速的背景减除方法进行步态检测,运用形态学算子对背景减除后的前景区域进行后处理,去除了小的空洞和噪声。利用主曲线从数据本身出发,能有效地描述非线性数据的特性,提出了一种主曲线侧影轮廓描述方法。在步态检测所得侧影上,利用K主曲线能够准确地勾画出侧影轮廓。 研究了侧影轮廓对步态的描述能力,提出了一种用轮廓矩阵表征步态运动的方法。该方法用轮廓矩阵表征步态,利用Kronecher积求取轮廓之间位置差,将位置差作为步态特征,该方法描述了侧影的静态轮廓形状及其变化,有效地表达了步态的时空变化模式。并对该步态特征进行主曲线分析。 针对用线性方法分析非线性数据在分析能力上的不足,根据主曲线具有自相合、无参数、通过数据分布“中间”等特性,提出了一种新的非线性分析方法:主曲线成分分析法。该方法从数据本身出发进行非线性分析,强调非参数特性,有效地建模非线性数据。另外,本文提出了主曲线步态分类法。该方法用低维流形描述每类样本,并定义了新的相似性度量和分类规则。实验结果表明,该主曲线分类法具有良好的分类性能。 人体肢体角度及关节运动中包含了大量对识别有用的动态特征,提取这类特征的常用方法是人体或肢体建模。建模方法能较准确地获取动态信息,但参数繁多,计算量大。本文提出一种无需建模,通过分析人体结构及侧影宽度变化确定关节位置,从而提取角度信息的步态表征方法。实验证明,该方法能在低的代价下提取出与建模方法相当的运动轨迹。该步态表征方法动静结合,包括了结构信息和以序列形式表示的宽度及连接角的运动轨迹。本文


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