基于相位一致性改进的步态识别方法

为克服步态轮廓变化对步态识别的不利影响,采用步态能量图改进对数Gabor相位一致性特征,提出一种新的步态识别方法。利用局部能量计算方法及频率扩展与噪声补偿策略,使提取的步态特征更具识别性和定位性,并对该步态特征进行线性判别分析降维。应用基于欧氏距离的最近邻分类器在CASIA和USF步态数据库上进行测试,结果表明该方法在个体携包行走、穿着和视角变化的情况下均能较好地识别步态轮廓,相比现有步态识别方法具有更高的正确识别率。     

基于加权行质量向量的步态识别方法

为在降低样本训练时间的同时提高数据分类能力,提出一种基于加权行质量的步态识别方法,提取人体轮廓行质量向量作为步态特征,分析特征向量各元素的贡献度从而对特征向量进行加权,采用归一化欧氏距离度量相似度,并使用最近邻分类器进行分类。在CASIA数据库上的实验结果表明,该步态识别方法既满足步态识别对实时性的要求又保证较高的识别率。     

一种基于人体轮廓宽度特征的步态识别方法

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。提出了一种新的基于人体轮廓宽度特征的步态识别方法,将视频序列中检测出的步态轮廓提取三种宽度特征并计算步态序列中宽度的变化特征,从而构成描述步态序列的特征向量。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。     

基于线性判别分析和支持向量机的步态识别

提出了基于线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)的步态识别方法.应用背景差方法分割出运动人体轮廓,对人体轮廓进行水平和垂直投影,将垂直和水平投影向量合成为一维步态数据向量.通过线性判别分析对步态数据进行特征提取和压缩,对得到的识别量应用支持向量机进行步态的分类和识别.应用上述方法在CMU步态数据库上进行了实验,实验结果表明本文所提的步态识别方法具有较高的识别性能.     

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。     

基于加权局部判别CCA的多视角步态识别方法

为了解决步态特征提取难题和克服单一视觉的步态进行身份识别方法的局限性,提出一种加权局部判别典型相关分析（WLDCCA）算法。在此基础上,提出一种基于WLDCCA的多视角步态识别方法。该方法通过在WLDCCA中引入样本的类信息和局部信息,将不同视觉的步态特征有机地融合起来,提取的融合特征能够最小化同类样本之间的距离,同时最大化异类样本之间的距离,提高了步态识别的识别率和鲁棒性。在CASIA步态数据库上的实验结果验证了该算法的有效性和可行性。     

基于混合不变矩的步态识别

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.将Zernike矩应用到步态识别中,同时利用小波矩的局部辨析能力,将两种矩结合起来作为识别特征,从而提出一种基于混合不变矩的步态识别方法.为了减少特征向量维数的增加带来的计算复杂度,采用一种改进的BP神经网络用于识别,在保证分类效果的基础上减小计算复杂度.实验结果表明,基于混合不变矩的步态识别方法在识别率上优于基于单一不变矩的方法.     

基于修正步态能量图和视角检测的步态识别方法

针对步态识别性能易受视角、着装和携带物品等变化影响的问题,提出了一种基于修正步态能量图和视角检测的步态识别方法。首先,对步态能量图进行修正,降低着装和携带物品的变化对步态识别的影响;接着,基于修正的步态能量图提取熵特征,并依据最近邻准则检测步态序列的视角;最后,在相同视角的数据库下,采用二维主成分分析和二维线性判别分析相结合的方法提取步态特征,并采用最近邻准则进行分类,以降低视角变化对步态识别的影响。通过在CASIA B数据集上进行对比实验,证实所提方法对视角、着装和携带物品等变化的鲁棒性强,平均识别率高。     

一种基于多区域侧影面积的步态识别方法

提出一种基于多区域侧影面积的步态识别方法,该方法将视频序列中检测出的步态侧影划分为5个子区域,提取每个子区域中的侧影面积并计算步态序列中面积的变化特征,从而构成描述步态序列的特征向量,实验表明该方法具有较好的识别性能,是一种有效的步态识别方法.     

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。     

加权CCA多信息融合的步态表征方法

为了解决步态识别中步态表征不完备的问题,提出了一种新的步态表征方法。该方法是在步态流图的基础上,将能够表征时序信息的步宽特征编码到颜色空间,得到三通道的彩色类能量图,采用典型相关分析将多通道信息融合成单通道,同时去除了特征间的冗余信息,得到了更丰富的有益识别的步态特征。实验结果表明,提出的新方法能够有效提取步态特征,步态识别率得到显著提高。     

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。     

基于监督Isomap的步态识别方法

由于步态图像的复杂性,使得很多维数约简方法不能有效地应用于步态识别中。等距特征映射(Iso-map)是一种很好的非线性维数约简算法,但在实际应用中该算法没有利用样本的类别信息,并存在泛化能力差的问题。在该算法的基础上,提出了一种新的监督Isomap算法,并应用于步态识别中。该方法不但具有Isomap算法的特性,而且能对新样本进行低维映射。在真实的三个步态图像数据库上的实验结果表明,该方法对步态识别是有效而可行的。     

利用惯性传感器和AdaBoost算法的步态识别方法

针对现有方法在步态识别方面存在的动作信号分割、传感器方向不一致和相似动作识别精度不高等缺点,提出一种基于惯性传感器和AdaBoost算法的步态动作识别方法。首先,基于尺度空间技术,提出了一种鲁棒的步态检测方法将信号分为动作样本,以此来应对动作速度或强度的剧烈变化;然后,应用定位补偿匹配算法纠正传感器的倾斜,从而解决了传感器方向不一致的问题;最后,为了提高识别精度,基于AdaBoost算法自适应选取动作特征,再进行判别分析完成识别。对5个相似步态动作类进行识别实验,结果表明提出的算法具有较高的准确性。     

基于生成对抗网络的跨视角步态特征提取

步态是一种能够在远距离、非侵犯的条件下识别身份的生物特征,但在实际场景中,步态很容易受到拍摄视角、行走环境、物体遮挡、着装等因素的影响.在跨视角识别问题上,现有方法只注重将多种视角的步态模板转化到固定视角下,且视角跨度的增大加深了错误的累积.为了提取有效的步态特征用于跨视角步态识别,本文提出了一种基于生成对抗网络的跨视角步态特征提取方法,该方法只需训练一个模型即可将步态模板转换到任意视角下的正常行走状态,并最大化地保留原本的身份特征信息,从而提高步态识别的准确率.在CASIA-B和OUMVLP数据集上的实验结果表明,该方法在解决跨视角步态识别问题上具有一定的鲁棒性和可行性.     

基于傅立叶描述子的步态识别

提出了基于傅立叶描述子的步识别方法。用背景差方法得到运动人体的轮廊,通过步态周期分析提取步态序列的关键帧。利用傅立叶描述子处理关键帧的轮廊线序列,并进行数据维数压缩,得到匹配模板。用最近邻近法进行分类和识别。应用上述方法在Soton步态数据库上进行了实验,结果表明所提的步态识别方法具有罗高的识别性能。     

基于多支路残差深度网络的跨视角步态识别方法

针对基于卷积神经网络的步态识别模型不能充分利用局部细粒度信息的问题,提出基于多支路残差深度网络的跨视角步态识别方法.将多支路网络引入卷积神经网络中,分别提取步态轮廓序列图中不同粒度的特征,并利用残差学习和多尺度特征融合技术,增强网络的特征学习能力.在公开步态数据集CASIA-B和OU-MVLP上的实验证实文中方法的识别...     

监督最大差伸展算法及其在步态识别中的应用

在步态识别过程中影响步态识别性能的因素很多。为了提高步态识别率,在最大差异伸展(MVU)算法的基础上,提出了一种监督MVU算法并应用于步态图像识别中。该方法能够通过线性变换找到一个最佳子空间,使不同子流形数据更分散、同一流形数据更紧密。由真实的步态图像数据库上的实验结果证实了所提出算法的有效性和可行性。