收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于图像序列的人体步态识别方法研究

顾磊  
【摘要】: 随着现代社会的发展和人们安全意识的提高,越来越多的重要场合,如车站、机场、银行、政府部门、居民社区等,都需要对人的身份进行鉴别。生物特征识别是一种利用人的生理或行为的特征来进行人身份识别的技术,它较之传统的身份识别方法更为准确和快速。常用于身份识别的生物特征有:人耳、手形、指纹、掌纹、人脸、虹膜、语音以及签名等等。步态识别是一种新兴的生物特征识别技术。步态特征主要反映人行走的姿势,较之其他生物识别技术,步态识别具有在远距离接触或低质量视频的状态下进行人身份鉴别等优点,因此当前人体步态识别已受到越来越多研究者的关注。鉴于步态识别的优点以及它具有的重要研究意义和实际应用价值,本文对其进行了深入的研究,主要的研究工作和成果如下: (1)提出了基于多区域形状特征的步态识别方法。该方法首先将图像序列中每帧步态侧影图像划分为若干子区域,其中子区域的划分方式有三种:一是将整幅单帧图像作为一个子区域,二是将单帧图像划分为数个大小相等的子区域,三是根据人体解剖学的知识,按照人身体各部分与身高的比例关系将单帧图像划分为数个非等子区域;然后提取每个子区域中的步态侧影或轮廓的形状特征并计算序列中步态形状的变化特征,从而构成描述步态序列的特征向量;最后的实验结果表明基于多区域形状特征的步态识别方法是一种行之有效的识别方法。 (2)提出了基于Radon变换的步态识别方法。Radon变换是一种计算图像在某一指定角度方向上投影的图像变换方法。人的步态运动过程中,胳膊、腿等部位的摆动角度都是在变化的,因此Radon变换可以用来表示人体步态的角度特征。基于Radon变换的步态识别方法对图像序列中的每一个步态周期构造一个Radon变换模板,并对模板提取步态特征。实验结果表明该方法可以取得较好的识别结果。 (3)提出了基于遗传算法的减法聚类方法和基于人的主要行走姿势的步态识别方法。基于遗传算法的减法聚类方法改进了传统的减法聚类,并利用遗传算法来优化参数,其聚类效果较传统减法聚类有明显的提高。基于人的主要行走姿势的步态识别方法首先使用基于遗传算法的减法聚类将每个序列中若干行走姿势分成指定个数的聚类,然后平均聚类中所有行走姿势以获得人的主要行走姿势,最后利用序列间主要行走姿势的匹配来实现步态识别。实验结果表明该方法的步态识别效果令人满意。 (4)提出了基于能量图的步态识别方法。由于图像相加法后平均,平均图像有较小的噪声,因此当利用图像加法或加减混合等运算应用于图像的平均来构造能量图时,能量图具有较小的噪声。基于能量图的步态识别方法为每个图像序列构造若干个能量图,并以这些能量图为基础提取步态特征、实现步态识别。本文中提出了两种能量图,即关键帧能量图和标准差能量图,而关键帧能量图又分为最大轮廓宽度关键帧能量图和最小轮廓宽度关键帧能量图,标准差能量图也有非零标准差能量图和零标准差能量图两种。实验结果表明基于能量图的步态识别方法具有较好的步态识别性能。 (5)提出了一种基于新的决策规则的球形支持向量机分类算法、一种基于核的模糊超球分类算法以及基于超球分类算法的步态识别方法。新的球形支持向量机使用新的决策规则可以取得比传统的球形支持向量机更高的模式分类正确率,而基于核的模糊超球分类算法不仅模式分类的正确率高于传统的球形支持向量机和移动中心超球分类算法,而且在运算时间的花费也比它们要少。基于超球分类算法的步态识别方法则是将上述两种超球分类算法分别应用于步态识别方法,以达到进一步地提高步态识别效果的目的。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 高大利;;图像预处理技术在步态识别中的应用研究[J];计算机与数字工程;2009年05期
2 赵国英,向世明,李华;基于反射对称的步态序列识别[J];计算机辅助设计与图形学学报;2005年10期
3 陈实;高有行;;一种轮廓变化图像小波矩的步态识别[J];西安交通大学学报;2009年01期
4 程琼;庄留杰;;基于计算机视觉步态识别系统的方法研究[J];湖北工业大学学报;2006年04期
5 陈实;黄万红;;基于Hausdorff距离的人体步态识别[J];浙江万里学院学报;2007年05期
6 任继钢;;步态识别综述[J];攀枝花学院学报;2008年06期
7 王克奇;郭军波;朱莉;;步态识别预处理算法的研究[J];自动化技术与应用;2009年12期
8 吕竖坚;李晓华;;基于关键帧能量固定的步态识别[J];信息与电脑(理论版);2010年01期
9 程琼;韦琳;;步态识别方法分析与研究[J];湖北经济学院学报(人文社会科学版);2007年11期
10 程琼;付波;;基于Hilbert-Huang描述子的步态识别方法[J];武汉大学学报(理学版);2008年01期
11 许文芳;吴清江;王青力;;基于LDA和SVM的步态识别[J];计算机应用与软件;2008年05期
12 柴本成;;基于移动钟摆的步态识别方法[J];浙江万里学院学报;2010年02期
13 邓玉春,姜昱明;基于步态的身份识别[J];微电子学与计算机;2005年06期
14 田光见;赵荣椿;;一种步态识别方法[J];计算机科学;2005年09期
15 高大利;吴清江;孙凌;;基于HMM的步态身份识别[J];计算机工程与应用;2006年16期
16 谢林海;刘相滨;;基于不变矩特征和神经网络的步态识别[J];微计算机信息;2007年19期
17 田光见;赵荣椿;;基于连续隐马尔可夫模型的步态识别[J];中国图象图形学报;2006年06期
18 傅春燕;李平;文玉梅;袁海军;叶波;;一种采用高斯模型的步态轮廓分割算法[J];传感技术学报;2008年07期
19 邹晶晶;;基于不变矩和SVM的步态识别[J];山西科技;2008年05期
20 陈实;马天骏;黄万红;高有行;;用于步态识别的多层窗口图像矩[J];电子与信息学报;2009年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 赵荣椿;王兵;蒋晓悦;;基于图像序列的运动估计[A];全国第一届嵌入式技术联合学术会议论文集[C];2006年
2 张飞;樊瑜波;蒲放;刘展;;牙及颌骨CT图像序列中牙轮廓的半自动提取方法[A];中国力学学会学术大会'2005论文摘要集(上)[C];2005年
3 何强;林宏基;;基于蚁群算法的自适应背景建模[A];第十一届中国体视学与图像分析学术会议论文集[C];2006年
4 于俊伟;薛文芳;常红星;;基于计算机视觉的航天器图像序列仿真[A];'2006系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2006年
5 徐晗路;李晓峰;;基于图像序列中微弱运动目标的检测[A];2008年中国西部青年通信学术会议论文集[C];2008年
6 宋仁庭;杨卫平;杨明月;;模板匹配算法对运动目标自动锁定跟踪的研究[A];2007年光电探测与制导技术的发展与应用研讨会论文集[C];2007年
7 姜翰青;章国锋;董子龙;华炜;刘新国;鲍虎军;;基于图像序列的交互式快速建模系统[A];中国计算机图形学进展2008--第七届中国计算机图形学大会论文集[C];2008年
8 徐扬;陈实;田玉敏;;基于核主成分分析的步态识别[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(二)[C];2008年
9 么键;刘冀伟;韩旭;王志良;;基于光流的运动人体提取[A];2006年首届ICT大会信息、知识、智能及其转换理论第一次高峰论坛会议论文集[C];2006年
10 杨晓鹏;;适用于PACS的医学图像序列编码研究[A];2009中华医学会影像技术分会第十七次全国学术大会论文集[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘海涛;基于立体视觉的步态识别研究[D];中国科学技术大学;2010年
2 曾玮;基于确定学习理论的人体步态识别研究[D];华南理工大学;2012年
3 张元元;基于序列统计特性的步态识别算法研究[D];山东大学;2010年
4 贲晛烨;基于人体运动分析的步态识别算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 孙春凤;基于并行处理的高速图像序列运动目标检测技术研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
6 吴婧;桌面图像序列编码方法的研究[D];浙江大学;2009年
7 谭建辉;基于信息融合的红外步态识别新技术研究[D];广东工业大学;2011年
8 胡荣;人体步态识别研究[D];华中科技大学;2010年
9 顾磊;基于图像序列的人体步态识别方法研究[D];南京理工大学;2008年
10 韩磊;图像序列中人的行为分析和识别方法[D];北京理工大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘凌峰;基于图像序列和压力的步态识别研究[D];中国科学技术大学;2010年
2 李翔;基于人体关节点的步态识别算法研究[D];山东大学;2011年
3 高海燕;人体步态识别研究[D];北京交通大学;2010年
4 刘和惠;基于确定学习步态识别系统的实现[D];华南理工大学;2012年
5 黄正华;基于特征融合的步态识别的研究[D];中南民族大学;2010年
6 张恒;基于轮廓的步态识别[D];南京信息工程大学;2011年
7 邱正;基于能量图分解的步态识别算法研究[D];华东理工大学;2011年
8 孙珊;基于确定学习的步态识别的并行计算实现[D];华南理工大学;2012年
9 刘丽丽;基于最外轮廓的步态识别研究[D];山东大学;2012年
10 汪丹桂;基于模糊积分和轮廓特征的步态识别[D];安徽大学;2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 若水;分析步态识别身份[N];光明日报;2003年
2 中科院自动化所生物特征认证与测评中心 王亮 吕科;生物特征综合利用[N];计算机世界;2003年
3 记者 肖扬;身份识别:解惑安全难题[N];金融时报;2008年
4 魏来仁;迎接生物特征识别时代的到来[N];北京科技报;2002年
5 王轼 王远胜;迎接生物识别时代[N];光明日报;2002年
6 中科院自动化所模式识别国家重点实验室 王蕴红;多种生物识别技术[N];计算机世界;2001年
7 魏丫丫;他们让IPTV更精彩[N];通信产业报;2006年
8 刘鹏;间谍科学展:“秘密武器”让已删短信“现形”[N];新华每日电讯;2007年
9 成都 虎永存;JVC新一代液晶电视技术[N];电子报;2008年
10 本报记者 李冬玲;走近生物识别技术[N];中国质量报;2004年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978