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视频监控中人体步态识别方法研究

李雪燕  
【摘要】:随着科学技术的不断发展,人们的安全意识不断增强,监控设施分布在各种公共场所和街道。利用监控设备采集的视频信息对人的身份认证变得越来越重要。步态识别,它旨在根据人们的行走姿势来进行身份识别,具有远距离非侵犯、非接触和难于隐藏的特点。它的特点适用于智能监控领域,因此,步态识别技术受到了更多的关注和研究。步态识别是通过摄像头摄录到的人走路的视频图像来进行研究,它的核心部分主要是提取出适合的步态特征来表述人走路的特性,提取的步态特征利用分类器对行人的身份进行验证,其涉及的领域非常广泛,包括数字图像处理、计算机视觉和模式识别等领域的技术。当前,在对步态识别研究中,步态的特征提取成为现阶段研究的重点。本文提出了一种融合步态轮廓特征和步态骨架特征的步态识别方法,主要对特征提取和融合进行了细致的研究,本文的研究与创新如下:(1)提出了基于步态轮廓特征提取的方法。首先,使用ViBe算法建立背景模型,利用背景减除法获得前景图像,运用形态学和连通性分析进行处理,根据提取关键帧的宽高比测得步态周期;然后沿逆时针把人体轮廓展开计算所有轮廓点到质心的距离,即把二维轮廓形状转换为一维距离信号,得到了步态轮廓特征。(2)提取步态骨架特征。利用一种改进的骨架提取方法提取步态骨架特征,然后对提取的骨架进行细化,再通过腐蚀与还原的方法得到步态的主骨架,从而对得到的人体主骨架进行骨架点采样。由于骨架点相对于重心的横向偏移是周期变化的,通过傅立叶变换映射到频域,可以得到各骨架点的傅立叶级数。步序列的运动及形状特征可以通过低频的傅立叶级数表示,并且具有足够的识别能力。(3)采用加权加法将两种特征进行融合。在融合过程中,两种特征起到的作用是不同的,由各特征所得的匹配值在融合过程中的可信度也是不同的。为了充分发挥各个特征的优势,引进权值,使融合结果达到更高的识别率,最后采用最近邻模糊分类器进行分类识别。实验表明,融合步态轮廓特征和骨架特征的步态识别方法是行之有效的,在步态识别应用方面有一定的参考价值。


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