步态表征和步态融合方法新进展

作为可远距离感知的生物特征识别技术之一,步态识别受到越来越多的关注.有效的步态表征方法是步态识别的关键,信息融合是提高步态识别性能的重要手段.从步态表征方法和信息融合方法两方面总结了步态识别技术的最新进展;对步态表征方法做了详细的总结;从多特征融合、多视角融合和多模态生物特征融合3个方面归纳了融合在步态识别方面的发展.在此基础上,分析了步态识别的发展趋势.     

远距离人体步态识别算法的研究

步态识别是一种新的生物特征识别技术,它旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。本文就远距离人体识别算法以及步态识别所涉及到的运动分割,特征提取,模式识别进行了研究,给出了实验图像。特别对基于模型的步态特征识别和基于人体行走的步态序列特征进行识别两种方法进行了比较和分析。     

基于HMM的步态身份识别

随着生物识别悄然兴起,生物识别技术逐渐成为新的身份识别技术。步态识别是生物特征识别技术的一个新兴子领域。文章就是将隐马尔可夫模型(HMM,HiddenMarkovModel)方法运用在步态身份识别中,并进行了其识别性能的研究。该文给出了一个基于HMM的步态身份识别方案,并进行了图像预处理,HMM参数训练和识别的研究,得出了一些有意义的结论。同时在中国科学院自动化研究所提供的CASIA步态数据库上进行了步态身份识别实验,实验结果表明:在侧面视角下采用此方法,具有较好的识别率。     

远距离人体步态识别算法

步态识别是一种新的生物特征识别技术，旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。该文就远距离人体识别算法及步态识别所涉及的运动分割、特征提取、模式识别进行了研究，给出了实验图像，并比较和分析了基于模型的步态特征识别和基于人体行走的步态序列特征识别这2种方法。     

煤矿入井人员唯一性检测技术研究

通过分析掌纹、指纹、虹膜、人脸、步态、声纹等生物特征识别技术的特点以及煤矿现场对入井人员生物特征的影响,指出虹膜识别、人脸识别、步态识别、声纹识别适用于煤矿入井人员唯一性检测;提出了一种基于人员定位和生物特征识别的煤矿入井人员唯一性检测技术方案,将生物特征识别技术嵌入人员定位系统,利用人员定位识别卡实现识别卡数量及人员身份的唯一性检测;指出煤矿入井人员唯一性检测技术的研究关键点是严重污染人脸的识别算法、对设备遮挡情况下人员步态图像的采集及对混入人员语音信号的煤矿现场噪声消除算法。     

基于步态的人体身份识别技术分析与研究

步态识别是利用人体步行的方式来区分人体身份.近年来,步态作为一种生物特征识别技术已引起了越来越多人们的兴趣.本文从步态识别技术的起源进行讨论,对国际上步态识别技术进行了研究,对主流的识别方法进行分析,对研究步态识别具有指导意义.     

远距离人体步态识别算法的研究

步态识别是一种新的生物特征识别技术，它旨在根据人们走路的姿势进行身份识别本文就远距离人体识别算法以及步态识别所涉及到的运动分割．特征提取，模式识别进行了研究，给出了实验图像。特别对基于模型的步态特征识别和基于人体行走的步态序列特征进行识别两种方法进行了比较和分析。     

步态识别综述

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。     

步态识别技术方法研究

步态识别是依据人行走方式的不同对人的身份进行识别的一种生物特征识别技术。介绍了步态识别现状及实现方法,并给出了前景展望。     

基于GVF Snake模型的步态识别轮廓提取

步态识别作为一种新的生物识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。步态特征提取是步态识别的关键步骤。采用背景消减法与对称差分法相结合对运动人体分割,采用改进的GVF Snake模型对人体运动步态轮廓进行边缘提取。实验结果表明该方法能准确高效地提取边缘特征作为步态识别的特征。     

基于步态的身份识别研究

本文对步态识别的国内外研究现状做了概述;介绍了基于步态的身份识别的过程,并阐述了在步态识别各阶段用到的一些方法;列举了常用的几个步态数据库,指出了它们各自的特点;对步态识别的下一步工作进行了探讨。     

步态识别综述

步态识别是生物特征识别领域一个新的研究方向,它旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。本文首先对步态识别的影响因素与性能预测进行了概括,然后从运动检测、周期检测、特征提取、识别算法4个方面对当前研究成果进行了全面的综述,最后讨论了当前研究的难点与发展趋势。     

一种基于隐马尔科夫模型的步态识别算法

步态是指人体走路时的姿态,步态识别是近年来生物特征识别领域一个备受关注的研究方向。步态阶段的区分是步态识别的重要内容。以隐马尔科夫模型(HMM)为基础,基于安装在膝关节的编码器和大腿部的加速度传感器,在外骨骼辅助行走中识别步态的不同阶段。首先进行数据预处理和特征提取;其次对隐马尔科夫步态识别算法进行设计,包括结构的建立、参数的训练和最终的识别;最后对性能进行评估,总体正确率达到91.06%,说明HMM用于步态阶段识别具有较好的性能。     

A new gait recognition system based on hierarchical fair competition-based parallel genetic algorithm and selective neural network ensemble

The recognition of a person from his or her gait has been a recent focus in computer vision because of its unique advantages such as being non-invasive and human friendly. However, gait recognition is not as reliable an identifier as other biometrics. In this paper, we applied a hierarchical fair competition-based parallel genetic algorithm and a neural network ensemble to the gait recognition problem. A diverse set of potential neural networks are generated to increase the reliability of the gait recognition, not only the best ones. Furthermore, a set of component neural networks is selected to build a gait recognition system such that generalization errors are minimized and negative correlation is maximized. Experiments are carried out with the NLPR and SOTON gait databases and the effectiveness of the proposed method for gait recognition is demonstrated and compared to previous methods.     

基于视角转换的多视角步态识别方法

针对步态识别中步态视角变化、步态数据样本量少及较少利用步态时间信息等问题,提出一种基于视角转换的步态识别方法。通过VTM-GAN网络,将不同视角下的步态能量图及含有步态时间信息的彩色步态能量图,统一映射到保留步态信息最丰富的侧视图视角,以此突破步态识别中多视角的限制,在视角转换的基础上,通过构建侧视图下的步态正负样本对来扩充用于网络训练的数据,并采用基于距离度量的时空双流卷积神经网络作为步态识别网络。在CASIA-B数据集上的实验结果表明,该方法在各状态、各角度下的平均识别准确率达到92.5%,优于3DCNN、SST-MSCI等步态识别方法。     

结合双流网络和金字塔映射的步态识别

目前,基于深度学习的步态识别方法虽然取得了一定的进展,但数据采集和步态外观的变化仍然是实现精确步态识别所面临的挑战。为了提高网络对时空步态信息的捕捉能力,提出了一种基于步态轮廓流和步态特征差分流的双流网络结构。步态轮廓流以步态轮廓图作为输入,用来提取步态序列中包含的空间步态信息;步态特征差分流则是以步态特征差分图作为输入,用来捕获相邻步态图之间的动态信息。同时,为了充分利用步态序列中的全局和局部信息,提出了多尺度金字塔映射（multi-scale pyramid mapping,MPM）模块,并插入到各单流网络中以增强网络对全局和局部步态信息的提取能力。所提方法在步态数据集CASIA-B和OU-MVLP上的平均识别精度分别达到了87.0%和85.5%,这表明双流网络架构和MPM模块可以有效地捕获步态序列中的时空步态信息。     

A probabilistic image-weighting scheme for robust silhouette-based gait recognition

Many gait recognition methods use silhouettes as a feature due to their simplicity and effectiveness. However, silhouette-based gait recognition algorithms have the drawback of performance degradation when the silhouette images are corrupted. To solve this problem, this paper proposes a new gait representation method by emphasizing the noise-free silhouettes while suppressing the corrupted ones. The probabilistic support vector machine (PSVM) is employed to weigh the silhouette images according to quality and to construct a new gait representation for robust recognition. Experiments are conducted with the CASIA and SOTON databases, and the proposed method makes silhouette-based gait recognition as reliable biometrics.     

基于连续密度隐马尔可夫模型的人体步态识别*

人体步态识别作为一种远距离和非侵犯性的识别技术在视频监控等领域具有广泛的应用前景.基于此原因,文中提出基于连续密度隐马尔可夫模型(CD-HMM)的人体步态识别算法.首先,提出基于自然步态周期的特征提取算法,并在此基础上构造观测向量集.然后,使用从训练样本集中提取的步态向量集对CD-HMM进行参数估计.最后,提出基于Cox回归分析的渐进自适应算法对训练过的步态模型进行参数自适应和步态识别.实验表明,相比现有的其它步态识别算法,文中算法具有更高的识别率.     

线性插值框架下矩阵步态识别的性能分析

针对现有的步态周期检测方法检测效果不佳以及行走速度变化对步态识别性能有很大影响的问题,提出的基于矩的步态周期检测方法中,Zernike矩需要人体居中、尺度归一的前期预处理过程,而伪Zernike矩具有能描述运动图像的特点,它可以避免人体居中、尺度归一等处理,以便直接测试步态的周期性.根据行走时的两帧之间的特征取决于前一帧和后一帧的特征,提出了基于线性插值的矩阵步态识别算法框架,并且将投影特征、Hough变换特征、Trace变换特征和Fan-Beam映射特征应用在CASIA(B)步态库上,验证了框架的有效性,为解决步态识别问题带来新的方法与思路.这种基于线性插值的矩阵步态识别特征本质上是一种权值不同的能量形式.     

基于核二维主成分分析算法的步态识别

步态识别是一种新的生物认证技术,它是通过人的行走方式来识别人类身份的方法。为了更加快速有效地对人体步态特征进行提取和识别,采用了基于核二维主成分分析（Kernel two Dimensional Principal Component Analyses,K2DPCA）的方法进行步态特征提取,运用支持向量机（SVM）进行步态识别。根据人体步态下肢摆动距离统计出步态周期,得到步态能量图（GEI）,对生成的GEI采用核二维主成分分析方法进行步态特征向量提取,采用SVM分类器进行分类识别。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。