基于新时空融合的步态轮廓分割算法

从人体步态图像视频序列中,提取完整的人体区域是人体运动步态识别的一个重要环节.提出一种新的人体运动目标分割算法,无需小波反变换.结合背景减除法和帧间差分法所得到的二值结果来进行运动估计,对当前帧图像采用一阶小波变换,利用高阶线性插值算法将小波变换的LL分量扩展与当前帧图像同样的大小,采用分水岭分割算法把扩展后的LL分量图像分割成许多封闭而不重叠的小区域(空域分割),进行时空融合.可以在NLPR步态数据库中进行实验,结果表明,算法能够精确地识别完整的人体区域,拥有良好的抗噪性和适应性,进一步提高识别率.     

基于改进C-V模型的步态轮廓提取方法

为从步态图像视频序列中提取运动人体轮廓,提出一种新的分割算法。结合背景减除法和对称帧差法初步提取运动人体区域,采用形态学方法消除噪声和阴影,提取较完整的人体轮廓,将此轮廓作为改进C-V模型的初始零水平集,通过少量迭代达到细化人体轮廓的目的。在NLPR步态数据库上的实验表明,该方法能提取完整、精确的运动人体轮廓,消除了大量阴影,具有良好抗噪性且时间复杂度低、识别率高。