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。     

基于步态特征提取方法的研究

对步态识别的国内外研究现状进行了详细的论述;介绍了基于步态识别的身份识别过程,阐述了在步态识别各阶段用到的一些方法;对步态识别的下一步工作进行了探讨。     

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.     

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。     

图像预处理技术在步态识别中的应用研究

步态识别是生物特征识别领域一个新的研究方向,旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。对步态识别的运动检测进行了论述,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。     

行人步态的特征表达及识别综述

从人体测量学数据、空间时间数据、运动学数据、动力学数据和视频流数据的特有方法总结步态识别的各种方法。对视频流的方法做了更为详尽的分析,特别是对类能量图法中各种方法的表达式和含义、蕴含的信息是静态还是动态、时变特性进行对比研究。综述步态自身的多种特征融合的识别方法、步态与其它的生物特征融合的识别方法以及“扩展的”步态识别等方面的研究现状,给出现有步态识别研究的评估方法,指出未来步态识别的研究方向。     

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。     

融合理论在步态识别中的应用研究

近年来,基于信息融合理论的步态识别已成为生物特征识别领域最为活跃的研究方向之一。从特征级融合和决策级融合两种层次,多特征融合、多模态融合以及多视角融合3个方面对融合理论在步态识别中的应用进行了综述。进一步,为了研究融合理论对步态识别算法性能的影响,提出一种融合了静态形体特征和动态模型特征的步态识别算法。通过在CMU步态数据库上的详细实验比较和分析,研究了不同融合策略以及步速变化对步态识别算法性能的影响。     

基于SVM的步态识别方法综述

步态识别是非接触式生物特征识别领域的前沿课题,通过对人体行走方式的识别以确定个体的身份,在智能视频监控领域有较高的研究价值.步态分类是步态识别过程中的重要任务和关键步骤.首先概述了步态识别过程及分类方法,然后重点对基于支持向量机的步态分类方法进行了综述,分析了基于该方法的最新研究进展,对每个具体研究方法的优缺点进行了对比.最后,指出目前步态识别在实际应用中存在的局限性,并对该领域发展方向进行了展望.     

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。     

基于惯性传感器的步态身份识别

基于步态的身份识别作为一种新的生物特征识别技术，以其非接触、无打扰、远距离、不易伪装等优点成为了生物特征识别技术领域的研究热点。此外，近年来，由于MEMS惯性传感器技术发展成熟及其在便携式设备中的广泛应用，基于惯性传感器的步态身份识别越来越受到科研人员的关注。文中收集整理了国内外有关惯性传感器步态身份识别的研究方法和现状，并对该领域的相关技术进行了回顾；根据识别过程处理的先后顺序，依次回顾了数据采集、数据预处理、数据分割、特征选择与组合、智能识别各个阶段的相关技术以及研究现状，并给出了目前主要的公共步态数据库，以方便感兴趣的读者进行实验分析。最后，在此基础上讨论了基于惯性传感器的步态身份识别的技术难点，并对未来发展方向进行了展望。     

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。     

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。     

基于步态的身份识别综述

提出了步态识别的重要意义,介绍了基于步态的身份识别的过程。对步态识别的国内外研究现状和研究内容做了概述,列举了常用的几个步态数据库,并阐述了用在步态识别各部分的一些经典方法。对该课题的后续工作作了展望。     

支持向量机在步态识别算法中的应用研究

步态识别是图像处理领域的一个新兴热点.人行走姿态准确识别困难因素较多,由于步态数据是一种高维、小样本数据,传统识别方法不能检测前景与背景差异情况,导致识别正确率比较低.为了快速准确地进行步态识别,提出支持向量机的步态识别方法.方法首先根据步态图像中前景点与背景点的差值,自适应计算区分前景点与背景点的阈值,根据阈值对步态图像进行二值化,在特征提取阶段,采用水平、垂直和对角线 3 个方向提取步态信息,并通过小波变换进行特征维数约简,最后将小波变换提取维步态特征采用支持向量机学习得到步态识别结果.在中国科学院自动化所的 CASIA 步态数据库上进行了识别仿真,结果表明,方法的识别正确率有所提高,且识别的速度加快,是步态识别有效的方法,并具有广阔的应用前景.     

步态识别综述

步态识别作为一种新的生物认证技术,通过人的行走方式识别个体的身份。本文首先分析了步态识别的特点及其研究背景;其次,对目前步态识别中涉及到的几项关键技术所采用的方法进行了简单的描述及分类,并分析各种技术的主要优缺点,最后,提出了目前步态识别问题研究中的几个薄弱点,指出进一步研究发展空间。     

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。     

用侧影特征分析和识别人的异常步态

基于计算机视觉的步态分析是计算机视觉领域的研究热点。目前的研究大多集中在通过对正常步态的分析实现身份识别,而通过异常步态分析来识别人的异常状况方面的研究却很少。提出了一种简单有效的基于计算机视觉的异常步态识别方法,通过人的宽高比提取反应步态特征的特征向量,然后用支持向量机进行异常步态的识别。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于sEMG的行走步态非均匀特性及其对识别的影响

人体生理特性和运动特性是影响步态识别的重要因素。利用实验采集的下肢表面肌电信号,首先对肌电信号进行小波消噪及特征提取,然后构造支持向量机分类器进行分类与识别,并针对步态周期数据的非均匀性（非等时性）特性进行了详细讨论。结果表明,即使在匀速行走条件下,人体步态周期仍然存在一定的非均匀特性,且这一特点会影响步态识别的准确性。这对于进一步研究步态稳定性和步态识别率等具有一定的参考价值。     

基于特征融合和神经网络对步态识别仿真研究

研究人体步态识别问题,根据人体步态变化特点,提出一种基于特征融合和神经网络的步态识别算法。首先采用时域差分法对运动人体轮廓进行分割,然后分别提取空间特征和频率特征,将两步态特征融合在一起,最后将得到的融合特征向量输入到神经网络进行学习,从而实现步态的分类和识别。在CASIA步态数据库上进行对比仿真,仿真结果表明,方法不仅克服了单一特征提取方法存在的缺陷,同时提高了步态识别正确率。