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步态特征提取与识别技术研究

田光见  
【摘要】:步态识别是根据人们走路的姿势进行身份识别,近年引起了计算机视觉领域研究人员的广泛关注。美国国防重大专项项目计划署DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)2000年重大项目—HID(Human Identification at a Distance)计划,集合了马里兰大学、麻省理工学院、卡耐基梅隆大学等26家高校或公司进行步态识别的研究。人脸、指纹等生物特征通常要求近距离或接触性的感知(指纹需要接触指纹扫描仪等)。它们在远距离情况下将不可能使用,而步态是在此时唯一可感知的生物特征。鉴于步态识别技术具有重要的理论研究意义和实际应用价值,本文对其进行了深入的研究,并在前人研究的基础上从事了以下的研究和创新: 1.提出了一种利用傅立叶描绘子描述步态图像边界形状特征的步态特征表达方法,应用动态时间规正技术计算步态序列之间的相似性值,来完成特定步态的识别。在由DARPA提供的同样的数据库上的测试表明,算法对于小样本数据库的识别率较相关文献中的方法提高了3%左右,而在大样本数据库上算法的识别性能要比相关文献中的识别率低10%左右。 2.提出了一种基于隐马尔可夫模型的人体静态形状特征和运动特征相结合的步态识别算法。在由DARPA提供的同样的数据库上的测试表明,算法比相关文献报道的算法的正确识别率提高约5%左右。 3.在对人体侧面图像对称性进行分析的基础上,提出了一种基于人体对称性分析的步态识别算法。在由DARPA提供的同样的数据库上的测试表明,算法在小样本数据库上的识别率要比相关文献的识别率高约5%左右,而在大样本数据库上的识别率要提高约10%—25%左右,达到100%的正确识别率。 4.提出了一种多特征融合的步态识别方法。测试结果表明,在由DARPA提供的同样的数据库上,融合算法的识别率约比未经融合的单独算法提高约3%—5%。 5.对可能影响步态识别精度的各种因素进行了分析,同时也对所提出的步态识别算法进行了大量的实验验证,从而用定量的实验数据对算法进行客观了的评价。实验表明所提出的算法具有较好稳定性和较高的识别率。


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