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。     

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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于组合不变矩和神经网络的三维物体识别

在三维物体识别系统中,提出将三维物体的Hu不变矩和仿射不变矩两者的低阶矩组合作为三维物体的特征,结合改进的BP神经网络应用于三维物体的分类识别。理论分析和仿真实验表明组合这两种矩特征进行物体识别,性能优于单独使用Hu不变矩,如果进一步对这两种组合的矩特征进行主成分分析处理,可显著提高系统识别性能,并减少网络的训练时间。     

基于不变矩特征和神经网络的步态识别

步态识别是利用人体步行的方式来识别人的身份.近年来,步态作为一种生物特征识别技术已引起越来越多人们的兴趣.本文提出了一种简单有效的步态识别算法,首先通过背景差方法得到运动人体轮廓,然后利用不变矩描述轮廓特征,最后用BP神经网络方法来进行模板匹配,实现人的身份识别.     

视频下的正面人体身份自动识别

为了能够实现视频下正面人体身份的自动识别,设计的系统包括Adaboost行人检测、Adaboost人脸检测、肤色验证、步态预处理、周期检测、特征提取以及决策级融合识别等模块.通过行人检测模块可以自动开启人脸检测模块和步态周期检测模块.实验结果表明,提出的根据下臂摇摆区域确定步态周期的方法对正面步态周期检测准确,计算量小,适用于实时的步态识别.采用人脸特征辅助步态特征在决策级的融合方法是解决视频下身份识别的新思路,在单样本的步态识别中,融合人脸特征可以提高识别精度.     

Implicit Moment Invariants

The use of traditional moment invariants in object recognition is limited to simple geometric transforms, such as rotation, scaling and affine transformation of the image. This paper introduces so-called implicit moment invariants. Implicit invariants measure the similarity between two images factorized by admissible image deformations. For many types of image deformations traditional invariants do not exist but implicit invariants can be used as features for object recognition. In the paper we present implicit moment invariants with respect to polynomial transform of spatial coordinates, describe their stable and efficient implementation by means of orthogonal moments, and demonstrate their performance in artificial as well as real experiments.