收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于人体轮廓特征的步态识别技术研究

杨亚洲  
【摘要】:近年来,随着恐怖袭击事件的频繁发生,人们清晰地认识到身份识别技术在国防和公共安全领域的异常重要性。众多生物特征,如人脸、指纹、步态等已经被广泛地应用到个人身份识别和鉴定等领域。与其他生物特征相比,步态特征具有易采集性、非强迫性和不易模仿性,这使它成为唯一适合较远距离进行身份鉴别的生物特征。因此,步态身份识别技术成为学术界和工业界研究的热点。步态身份识别的研究对于促进国内智能监控系统的发展,维护社会稳定和增强社会安全具有非常重要的意义。本文分别从静态和动态的人体轮廓特征出发,提出了三种不同的步态特征,并将这些步态特征应用到步态身份识别的研究中,从而提高步态识别的准确率。论文的主要工作在于:(1)提出了两种新的步态周期估计算法。这两种周期估计算法分别从垂直方向和水平方向出发,通过捕捉人体四肢在行走过程中的摆动规律来估计步态周期。实验表明,这两种新的周期估计算法都能够较好地划分步态周期。同时,本文提出了一种新的评价标准来定量地分析步态周期估计算法的准确性,利用人为标定的步态周期信息来评价周期估计算法的准确程度。研究表明,本文提出的基于水平统计的周期估计算法达到最好的准确性。(2)提出了三种新的步态特征。从人体轮廓特征出发,根据密集采样提取特征思想,提出了基于帧差梯度直方图的FHOG步态特征、基于光流直方图的GHOF步态特征和基于运动边界直方图的MBH步态特征。FHOG步态特征是在步态轮廓帧差图像的基础上提取的梯度直方图特征,描述的是人体轮廓的静态特征;GHOF和MBH都是在计算步态轮廓图像光流场的基础上提取的两种不同的直方图特征,描述的是人体轮廓的动态特征。实验证明,本文提出的这三种步态特征都能够取得很好的识别效果。同时,提出了新的虚拟步态模板构造方法,利用虚拟模板增加步态特征的样本数,其中虚拟模板的分类准确率甚至超过了真实步态模板。(3)对步态特征分类识别时,采用新的降维方法来增加步态特征的判别能力。本文将传统的主成分分析、线性判别分析和非负矩阵分解结合起来用于对高维步态特征进行降维处理,取得了更为显著的判别效果。同时,采用信息融合的方法提高步态识别率,提出了基于加法规则的不同步态特征融合方法,这种融合方法能够提高步态身份识别的整体识别率。实验表明,本文提出的综合步态特征分类识别方法在USF数据库上能够取得67%的识别率。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 田光见,赵荣椿;基于傅立叶描绘子的步态识别[J];计算机应用;2004年11期
2 田光见;赵荣椿;;一种步态识别方法[J];计算机科学;2005年09期
3 洪文,黄凤岗,苏菡;基于连续隐马尔科夫模型的步态识别[J];应用科技;2005年02期
4 刘玉栋,苏开娜,马丽;一种基于模型的步态识别方法[J];计算机工程与应用;2005年09期
5 田光见,赵荣椿;步态识别综述[J];计算机应用研究;2005年05期
6 赵子健;吴晓娟;;基于近似时空切片向量的步态识别方法研究[J];模式识别与人工智能;2005年05期
7 赵黎丽;侯正信;;步态识别问题的特点及研究现状[J];中国图象图形学报;2006年02期
8 许文芳;吴清江;;步态识别综述[J];福建电脑;2007年01期
9 彭彰;吴晓娟;杨军;;基于肢体长度参数的多视角步态识别算法[J];自动化学报;2007年02期
10 韩旭;刘冀伟;么键;那幼超;王志良;;一种改进的步态识别方法[J];电子器件;2007年04期
11 王科俊;侯本博;;步态识别综述[J];中国图象图形学报;2007年07期
12 苏菡;黄凤岗;;一种基于时空分析的步态识别方法[J];模式识别与人工智能;2007年02期
13 程琼;庄留杰;韦琳;;一种有效的步态识别方法[J];武汉科技学院学报;2007年07期
14 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
15 顾磊;吴慧中;肖亮;;一种基于多区域侧影面积的步态识别方法[J];模式识别与人工智能;2008年05期
16 齐美彬;王倩;蒋建国;;非规范视角步态识别研究[J];仪器仪表学报;2008年10期
17 任继钢;;步态识别综述[J];攀枝花学院学报;2008年06期
18 程琼;周炳松;付波;;步态识别系统设计[J];湖北工业大学学报;2008年05期
19 薛召军;靳静娜;明东;万柏坤;;步态识别研究现状与进展[J];生物医学工程学杂志;2008年05期
20 王科俊;刘丽丽;贲晛烨;;基于步态识别的智能监控系统研究[J];计算机应用;2009年02期
中国重要会议论文全文数据库 前8条
1 邓玉春;刘世平;;自动步态识别方法研究综述[A];2007通信理论与技术新发展——第十二届全国青年通信学术会议论文集(上册)[C];2007年
2 何卫华;李平;文玉梅;叶波;袁海军;;运用下肢关节角度信息进行步态识别[A];第十三届全国图象图形学学术会议论文集[C];2006年
3 肖军;苏洁;郑波;贾鹏宇;;智能仿生腿在不同路况下的步态识别系统研究[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
4 张聪;明东;万柏坤;;基于小波描述子和人体骨架模型的多视角融合步态识别[A];天津市生物医学工程学会第29届学术年会暨首届生物医学工程前沿科学研讨会论文集[C];2009年
5 朱京红;方帅;高明;方杰;;基于人工免疫模型的步态识别方法[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年
6 叶波;文玉梅;李平;;基于核主元分析和支持向量机的步态识别算法[A];第十三届全国图象图形学学术会议论文集[C];2006年
7 王科俊;阎涛;吕卓纹;;基于耦合度量学习的特征级融合方法及在步态识别中的应用[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集(第三分册)[C];2013年
8 王科俊;贲晛烨;;基于线性插值的特征模板构造的步态识别算法框架[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第七分册)[南京理工大学学报(增刊)][C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 余杰;基于视频的人体目标跟踪与识别技术研究[D];电子科技大学;2016年
2 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
3 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
4 刘磊;基于多源信息的步态识别算法研究[D];河北工业大学;2015年
5 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
6 赵国英;基于视频的步态识别[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2005年
7 薛召军;基于小波变换和支持向量机相结合的步态识别新方法研究[D];天津大学;2007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 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
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈夏辉;步态识别的若干关键技术研究[D];华南理工大学;2015年
2 王奎;一种基于特征曲线匹配的快速步态识别方法研究[D];大连海事大学;2015年
3 杨亚洲;基于人体轮廓特征的步态识别技术研究[D];国防科学技术大学;2013年
4 马晓龙;基于MIMU的单兵室内导航算法研究[D];国防科学技术大学;2013年
5 衣美佳;步态识别关键技术研究[D];南京邮电大学;2015年
6 周浩理;复杂背景下多特征融合的人体步态识别研究[D];海南大学;2016年
7 李雪燕;视频监控中人体步态识别方法研究[D];长春工业大学;2016年
8 潘秀芳;基于手机的步态识别研究[D];燕山大学;2016年
9 罗璨;存在干扰因素情况下的步态识别统动力学初步探索[D];苏州大学;2016年
10 张鹏;耦合度量学习理论及其在步态识别中的应用研究[D];山东大学;2016年
中国重要报纸全文数据库 前2条
1 编译 刘东征;新型“步态密码”给手机加把锁[N];北京科技报;2005年
2 若水;分析步态识别身份[N];光明日报;2003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