基于图像背景减除技术的步态识别研究

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。本文利用图像背景减除技术进行步态轮廓检测,然后利用傅立叶描述子对步态轮廓图像进行描述,进行维数压缩,得到模板匹配,最后,利用最邻近法进行识别。实验证明,该算法具有较高的识别率。     

基于连续隐马尔可夫模型的步态识别

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.算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析.利用隐马尔可夫模型进行步态时变数据匹配识别.算法在CMU数据库上进行实验取得了较高的正确识别率.     

一种步态识别方法

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.算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析.利用隐马尔可夫模型进行步态时变数据匹配识别.算法在CMU数据库上面进行实验取得了较高的正确识别率.     

基于傅立叶描绘子的步态识别

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。利用傅立叶描绘子对步态轮廓图像进行描述，用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析，并采用动态时间规正算法解决不同的步态周期的图像序列之间的比较问题。该算法在CMU数据库上面进行试验取得了较高的正确识别率。     

基于步态识别的远距离身份认证

通过人走路的姿势实现对个人身份的远距离识别和认证是当前生物特征识别研究领域的一个研究热点。算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行人体运动的静态形状描述,采用连续隐马尔可夫模型对人体运动时从一个动作到另一个动作的过渡进行动态描述。算法在CMU数据库上面进行实验取得了较高的正确识别率。     

Choquet模糊积分特征融合的步态识别

研究一种利用Choquet模糊积分对小波矩特征和人体宽度特征进行融合的步态识别算法。该算法对每个步态序列采用背景减除法提取人的二值化的运动轮廓图像序列,利用人体步态周期图像的小波矩特征和宽度特征对提取出的步态轮廓进行描述,得出的小波矩特征和宽度特征根据重要性作为总体特征输入,运用Choquet模糊积分融合选取SVM分类器进行识别,识别结果与最新的线性加权融合识别方法进行比较,结果表明Choquet模糊积分方法有较好的识别效果。     

不变矩系数拟合的步态识别

根据综合利用步态的静态和动态信息的思想，结合不变矩描述图像几何特性的功能，从步态序列提取不变矩作为步态特征进行识别。采用傅立叶级数描述步态图像序列人体轮廓不变矩的变化，利用遗传算法搜索傅立叶级数的系数，最后再用k近邻分类器对不变矩变化的幅度信息分类。在CMU步态数据库上进行的实验，达到了90%以上的识别率。结果表明，该方法具备很高识别性能，能较好地利用步态的静态和动态信息。     

一种基于时空分析的步态识别方法

提出一种基于侧影的非模型步态识别方法,从图像序列中提取特征进行识别.首先,采用背景减除技术检测跟踪人的侧影,提取出相应的侧影形状轮廓.然后,用新的轮廓形状描述和分析方法对轮廓形状进行时空分析,并运用离散傅立叶变换进一步提取最终用于识别的步态特征.该描述和分析方法兼顾步态的空间和时间信息,能在较低的代价下表达步态运动的时空变化模式.最后,运用标准的模式分类器对步态序列进行训练和识别.在常用数据库上所做测试的结果表明,本方法行之有效.     

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。     

基于自适应背景模型的步态检测与识别

提出了一种基于自适应背景模型的快速背景提取及步态检测的方法,并且利用傅里叶描绘子对步态轮廓图像进行描述,进行数据维数压缩,得到匹配模板,用最近邻法进行分类识别。该算法在NLPR步态数据库上取得了较高的识别率。     

基于列质量向量和SVM的步态识别

步态识别是根据人行走的方式来识别其身份,以其特有的优势作为一种身份识别手段。为了提高步态的识别率,提出了一种新方法,使用人体轮廓列质量向量表征特征信息,并使用支持向量机进行识别。根据人体轮廓的高度和宽度计算出步态周期,提取每个步态轮廓列质量向量,最后采用支持向量机进行分类识别。为了验证所提出方法的有效性,在CASIA步态数据库上进行了充足的实验,验证了该方法具有较高的识别率。     

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。     

基于特征融合的步态识别算法

步态运动中包含人体形状信息和运动信息,目前步态识别算法多数基于单一信息,不能取得满意的识别结果。利用特征融合的思想,提出一种融合人体轮廓特征和下肢角度特征的步态识别算法。采用傅立叶描述子描述人体轮廓特征;区别于基于模型的运动特征提取方法,依据人体解剖学的知识获取下肢角度,计算代价较小;采用加权融合规则实现两类特征的融合。仿真结果表明,本算法的性能较基于单个特征的算法有明显的提高。     

基于改进蛇模型的步态轮廓提取

提出了一种基于Snake模型的改进算法，不仅能够精确地搜索到图像轮廓，且程序运行速度较快。该算法在CMU数据库上进行了实验，结果表明提取出的步态轮廓完整且封闭，能有效地提高识别率。     

共享转换矩阵的胶囊网络及其融合视角特征的跨视角步态识别

步态识别具有非接触性、非侵犯性、易感知等优势,然而,在跨视角的步态识别中,行人的轮廓会随人的视角的变化而不同,从而影响步态识别的性能。为此,提出了共享转换矩阵的胶囊网络及其改进的动态路由算法,从而减少了网络训练参数。在此基础上,通过融合视角特征,利用Triplet损失与Margin损失提出了融合视角特征的跨视角步态识别模型。在CASIA-B数据集上的实验结果表明,使用共享转换矩阵的胶囊网络提取步态特征是有效的,在正常行走、携带背包、穿戴外套条件下,所提融合视角特征的模型在识别准确率上比基于卷积神经网络的跨视角步态识别方法提高了4.13%,且对跨较大视角的步态识别具有更好的性能。