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.     

一种改进的步态识别方法

步态识别通过人体走路的姿势来识别人的身份。近年来,步态作为一种生物特征识别技术备受计算机视觉研究者的关注。对某个人的一个步态序列利用动态Viterbi算法得到一个样本姿态序列,对其多个步态样本姿态序列的对应姿态取平均得到这个人的特征姿态序列,对特征姿态采用主成分分析法和线性判别分析法处理特征空间,并用最近邻法进行识别。利用CASIA数据库对本文方法进行验证,取得了较高的识别率,并对体形变化具有较强的鲁棒性。     

一种基于模型的步态识别方法

该文提出了一种简单有效的基于人体骨骼化模型的步态识别方法。首先,对输入的步态序列自动进行背景初始化;然后分割图像中运动人体的侧面影像,并进一步细化为人体的骨骼化模型;从模型中提取人体的静态参数(如身高、步幅)以及动态参数(如运动过程中关节点的位置、肢体角度);最后,应用标准的模式分类技术对个体的身份做出识别。实验结果表明,此方法通过提取可靠的步态特征,降低了数据处理的代价,而且得到了较为良好的识别性能。     

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。     

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。     

基于Haar小波和融合HMM的步态识别方法

为解决步态识别中每个区域的步态特征要点匮乏问题,提出一种基于Haar小波及融合的隐马尔可夫模型Fused-HMMs(fused hidden Markov models)的步态识别方法。该方法首先把视频序列中的图像转换成二进制轮廓,利用Haar小波变换取得显著的步态特征要点;其次采用两个子图像来表示各个轮廓的步态特征,并通过主成分分析法减少维数;最后,利用融合HMM进行训练和测试。仿真结果表明该方法不仅可以简化步态辨识过程,而且还能够提高识别准确率。     

一种基于平均步态能量图的身份识别算法

提出一种基于步态能量图(GEI)的嵌入式隐马尔可夫模型(e-HMM)身份识别方法.首先通过预处理提取出运动人体的侧面轮廓,根据步态下肢的摆动距离统计出步态周期,得到平均步态能量图.对能量图的各区域进行分析,利用二维离散余弦变换(2D-DCT)将能量图观测块转化为观测向量,实现嵌入式隐马尔可夫模型的训练和身份识别.最后在...     

基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别

针对从多帧步态中更有效提取步态特征的问题,提出了一种基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别算 法．首先采用背景减除方法提取出人体的侧影轮廓,通过分析轮廓宽度向量的自相关性计算出步态的周期,并得到 平均步态能量图．接着利用二维离散余弦变换获得平均步态能量图的空间特征信息,然后把能量图的观测块转化为 观测向量实现了步态识别．最后运用最近邻法在两个不同的数据库上进行算法验证,实验结果表明该算法具有较好 的识别性能．     

一种快速步态识别方法

提出了一种快速有效的针对人物侧面运动形态的步态识别算法:利用改进的自适应背景差分法取得动态目标侧影;同时提取面积、身高、步幅、质心等若干种变化特征,复合成目标的步态特征序列;最后采用支持向量机进行最终学习和识别.实验结果表明,该算法有较高的识别率,并且能很好地满足实时需求.     

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.     

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。     

步态识别研究进展

近年来步态识别技术已经成为生物特征识别领域一个新的研究热点。该技术是唯一可在远距离非接触状态下识别生物特征的技术,因此引起了各国学术科研机构的重视。对步态识别系统的一般处理过程进行了综述,重点分析和跟踪了步态特征提取技术的最新研究进展,讨论了各种方法中典型技术的优缺点和步态识别技术所面临的挑战,并概括介绍了常用的步态评测数据库和实验结果,最后展望了步态识别技术未来的发展方向和趋势。     

基于多分辨率的多层分类器的手语识别方法

本文提出了一种基于多分辨率的多层分类器的手语识别方法,该方法对来自数据手套的手语输入,先用多分辨率选择特征,然后根据这些特征数据先进行低分辨率识别,再使用全部数据进行高分辨率识别。实验结果表明,该方法比传统HMM(隐马尔可夫模型)识别过程识别速度平均提高了约0.6秒,识别率提高了6.73％。     

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。     

基于遗传模糊分类的步态识别

提出基于遗传模糊分类的步态识别方法.采用新的特征提取方法,该方法将目标按人体结构特点划分为多个子区域,利用各个子区域的质心与头部质心形成的距离和夹角对步态特征进行描述.运用模糊聚类算法构建不同距离函数的分类器,并用遗传算法对分类器进行集成,组成的集成融合分类器对步态序列进行识别.实验结果表明该方法具有较高的识别性能.     

Gait recognition based on joint distribution of motion angles

Gait as a biometric trait has the ability to be recognized in remote monitoring. In this article, a method based on joint distribution of motion angles is proposed for gait recognition. The new feature of the motion angles of lower limbs is defined and extracted from either 2D video database or 3D motion capture database, and the corresponding angles of right leg and left leg are joined together to work out the joint distribution spectrums. Based on the joint distribution of these angles, we build a feature histogram individually. In the stage of distance measurement, three types of distance vector are defined and utilized to measure the similarity between the histograms, and then a classifier is built to implement the classification. Experiments has been carried out both on CASIA Gait Database and CMU motion capture database, which show that our method can achieve a good recognition performance.     

结构化步态特征表征和快速步态识别方法

对于只有单一步态信息的特征数据库,在人数众多时,遍历识别算法识别时间长、识别率低。针对这个缺点,提出一种结构化步态特征表征和快速步态识别方法,将人的步态信息与身高、性别、年龄等一起构成结构化的步态特征,用不同传感器采集数据,不同的方法提取各个特征分量并独立加以利用。结构化的步态特征便于识别算法对步态识别问题进行分级处理,缩小识别范围。实验表明,文中方法不仅能够提高识别速度,而且能获得更高的识别率。     

一种基于HMM的场景识别方法

隐马尔科夫模型作为一种统计分析模型,能够通过观测向量序列计算其隐含状态的概率分布密度。提出一种智能空间中基于HMM的场景识别方法,该方法指定系统相关情境信息,确定隐含场景集和观察情境集,采用部分相关情境信息而非全部情境信息作为场景特征参与场景识别,利用HMM对隐含场景间的关系进行建模,设计了基于HMM的场景识别算法。实验结果表明,采用基于HMM的场景识别方法能够获得较高的识别效率。