基于HMM的步态身份识别

【摘要】：现代社会对于人类自身身份识别的准确性、安全性与实用性提出了更高要求,传统身份识别方法正越来越受到局限。随着生物识别悄然兴起,它逐渐成为了一种新的身份识别技术。而步态识别是生物特征识别技术的一个新兴子领域。本论文就是将隐马尔可夫模型(HMM,Hidden MarkovModel)方法运用在步态身份识别中,并进行了其识别性能的研究。 论文首先概述了步态身份识别的系统框架以及步态身份识别中用到的各种方法,接着从理论上详细分析了隐马尔可夫模型的原理和识别特性。在此基础上给出了步态身份识别的方案,并采用计算机仿真的方法,分别进行了图像预处理,HMM参数训练和识别的研究,并得出了一些有意义的结论。并在中国科学院自动化研究所提供的CASIA步态数据库上进行了步态身份识别实验,实验结果表明:采用此方法对于侧面视角下的识别有较好的识别率。