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步态识别中关键技术的研究与实现

卢威  
【摘要】:步态识别是生物特征识别中的一个新兴领域,目的是根据人的走路姿态实现对个体进行身份识别,具有广泛的应用前景,成为近年来计算机视觉中备受关注的前沿方向。步态识别主要针对含有人体步行的运动视频序列进行分析,其关键在于寻找有效的步态特征及分类方法,融合了视频序列处理、模式识别及计算机视觉等多种技术。本文从同时考虑理论和实际应用,对视频输入的步态识别算法进行了一些探索和改进。本文的主要工作如下: 1)研究了步态识别中的预处理过程,处理流程如下:首先利用中值法建立背景模型,使用背景差分法提取出人体运动目标轮廓,利用横向和纵向的投影获取人体区域并将其归一化,将一个步态周期内的二进制轮廓图像叠加获得步态能量图用于后续的特征提取。 2)提出了使用分块二维双向主成分分析方法对步态能量图进行分块后提取特征,从而有效降低了维数,减少了运算量,在美国南佛罗里达大学USF步态数据库上用最近邻分类法进行分类和识别,获得了较好的识别率,在衣着和背包等变化的情况下表现出较好的鲁棒性。 3)研究了不变矩在步态识别中的应用,分别实现了具有旋转、平移、缩放不变性的Zernike矩和小波矩,并提出将两者结合起来形成混合矩作为步态特征输入支持向量机进行识别,在加州大学圣地亚哥分校UCSD的小型数据库上进行了验证和比较,证实了可以获得更高的识别率。


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