一种基于多区域不变矩的步态识别方法

步态识别是一种新的生物识别技术，它通过人行走的姿势来实现对人身份的鉴别。本文提出了一种基于多区域不变矩的步态识别方法，将视频序列中检测出的步态侧影分为五个子区域，提取每个子区域的不变矩特征并计算步态序列中不变矩的变化特征，从而构成描述步态序列的特征向量。最后的实验表明，提出的方法具有较好的识别性能，是一种有效的步态识别方法。     

基于步态能量图和不变矩的身份识别算法

分析步态能量图即具有作为静态的外观特征,又包含了识别的动力学有用信息,同时证明了步态能量图对噪声的不敏感性。文章提出了一种基于步态能量图和不变矩的身份识别算法,介绍了不变矩的基本理论以及Hu提出的七个不变矩,利用图像不变矩的平移、尺度和旋转不变特性,从原始的步态能量图中提取不变矩特征作为步态能量图的输入特征向量,运用不变矩的最小距离分类器的模式匹配进行步态特征分类。最后在CASIA步态数据库上对所提出的算法和其他新的步态识别方法相比较。实验结果表明,提出的算法是一种有效的步态识别方法。     

采用不变矩傅氏级数表示的步态识别

步态作为唯一具备远距离识别能力的生物测量特征已经受到广泛的关注。步态序列包含人行走的静态和动态信息,综合利用这两方面信息是提高识别性能的关键。为了综合利用人行走的静态和动态信息来提高识别能力,提出了一种用步态的不变矩傅氏级数系数的幅值作为识别特征的步态识别方法。因为不变矩描述了人运动的静态信息,其在整个步态周期提取的特征则蕴含了人运动的动态信息,所以将不变矩作为识别特征用于步态识别。该方法首先计算每帧图像的不变矩;然后采用傅里叶级数来拟合整个不变矩系数序列,并用遗传算法搜索傅里叶级数系数;接着将这些系数的幅值表示为用于分类的特征向量;最后再用k近邻分类器对特征向量进行分类。通过对CMU步态数据库中的4种步态分别进行的实验结果表明,该方法对单独的矩可取得80%以上的识别率,而对级联的矩识别率则可达到90%以上。另外,该方法对部分遮挡也具有鲁棒性。实验结果和性能分析表明,这种结合静态和动态信息的识别方法是有效的。     

基于统一Hu和支持向量机的步态识别

为了快速准确地进行人体运动步态识别,基于人体轮廓统一Hu矩的不变矩特征,提出了一种新的步态识别算法。该算法首先对每个序列进行运动轮廓提取,然后计算每个序列的不变矩,构成步态特征空间;在此基础上采用支持向量机训练步态,最后用支持向量机进行步态识别。实验结果表明,该算法具备快速、稳健的特征,取得了较好的识别率,初步具备了实际应用的价值。     

基于双特征匹配层融合的步态识别方法

步态识别是根据人类走路的姿态来进行远距离的身份识别。针对轮廓不完整的图 像和关键帧容易造成部分信息丢失而引起的识别率下降问题,提出一种基于双特征匹配层融合 的步态识别方法。步态既有静态图像特征,又有动态速度变化特征,因此本文提出用匹配层融 合方法将静态的 Hu 矩 6 个不变矩特征和动态的帧差百分比特征融合后进行步态身份识别。首 先对一个周期内的归一化步态图像进行 Hu 矩特征以及帧差百分比的特征提取,将 Hu 矩 6 个不 变矩特征描述成一个特征向量,然后运用匹配层融合算法对 2 个特征进行融合;最后使用 K 近 邻分类器进行身份识别。实验表明,该方法较单一方法能够有效地提高步态识别正确率。     

基于不变矩的步态识别

提出了一种利用不变矩进行步态识别的方法。该方法把二维人体空间轮廓信号变换为一维不变矩信号,把人体的步态序列变换为不变矩矢量,对不变矩矢量进行规格化,然后根据规格化不变矩矢量进行步态识别。实验中,本文的方法取得很好的效果。     

一种基于BP网络的错帖检测新算法

提出了一种基于BP神经网络与图像不变矩的页面识别方法。应用规则矩的快速算法对一幅图像计算,将得到的7个图像矩不变量作为识别特征向量,输入到BP神经网络中进行识别,并最终确定出分类对象以达到对页面文字、图形以及图文的识别。通过实验仿真表明应用文中的方法能够对页面进行快速的训练与识别,既得到了较高的识别率,又满足了实时性要求。     

基于组合特征的步态识别

基于步态的身份识别是近几年出现的一种新的生物识别技术。提出了一种融合静态特征与动态特征的步态识别方法,该算法使用小波矩描述步态序列图像的静态特征,接着使用主元分析法对小波矩进行降维,而图像的动态特征则用人体轮廓的3个宽度特征来描述。最后,通过实验证明了该算法的有效性。     

多特征和多视角信息融合的步态识别

提出了一种基于多特征和多视角信息融合的步态识别方法。应用背景差分和阴影消除获得人体步态轮廓,对人体轮廓使用伪Zernike矩、小波描述子和Procrustes形状分析法进行了特征提取。通过多特征和多视角步态信息融合,完成了基于人体步态特征的身份识别。该方法在CASIA步态数据库上进行了实验,取得了较高的正确识别率,实验结果表明本文所提出的识别方法具有较高的识别性能。     

基于极半径曲面矩的三维模型检索

提出一种三维极半径曲面矩,并应用于三维模型检索.三维极半径矩是一种具有平移、旋转和缩放不变性的不变量,将三维极半径矩推广到三维极半径曲面矩获得了新的不变矩,该方法不需要将三角面片表示的三维模型数据体素化,从而提高了计算速度和计算精度.同时,基于这种三维极半径曲面矩的识别算法具有很好的识别率.