基于改进时空步态图的步态识别

基于图像步态识别因缺乏有效动态、时序特征,导致跨视角识别时准确率较低,而基于模型步态识别特征维度不足,容易造成步态识别平均准确率不高。故提出一种改进时空步态图(Improved Chrono-Gait Image,ICGI)及特征融合策略的解决方法,将时序信息与人体下肢关节间角度的规律变化相结合,突出步态运动时下肢的周期性变化。在引入时序信息的基础上,融合下肢关节点间动态特征,建立一个更加丰富、有效的特征集。结合最近邻算法(KNN)建立步态识别模型,在CASIA-B数据集上进行对比实验,证实所提方法能有效提高复杂环境下步态识别精度。     

基于人体动静态特征融合的步态识别算法研究

提出一种融合步态运动中人体的静态特征和动态特征的步态识别算法:利用背景减除法得到人体轮廓,通过轮廓图像分段距离来表示静态特征;采用步态图像两脚的步幅和步频来表示动态特征;然后对两种特征进行加法融合、最小值融合、最大值融合和Choquet模糊积分融合。实验表明,两种特征融合后的性能优于基于单个特征步态识别算法,融合后识别率提高了5%到10%。     

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。     

双视角下多特征信息融合的步态识别

针对步态识别研究中单视角识别率低、多视角算法复杂等问题,开展了双视角下的步态识别研究.考察正面视角人体的轮廓特征和侧面视角人体行走的动态特征,利用多视角步态信息互补性强的特点,分别从正面视角和侧面视角获取步态序列,预处理得到单连通人体轮廓图形,然后对正面视角提取Procrustes均值形状,侧面视角计算动作能量图(AEI)并经二维局部保留映射(2D LPP)降维,最后将2个视角下的识别结果进行融合从而获得最终的识别结果.在中科院自动化所的DatasetB数据库上进行了实验,获得了较高的识别率,达到了预期的识别效果.     

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。     

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。     

基于独立成分分析和信息融合的步态识别

提出基于独立成分分析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检测出人体步态轮廓,对人体轮廓用小波描述子进行特征提取.通过独立成分分析对特征进行压缩,应用支持向量机完成对步态的分类与识别.通过融合不同视角下的步态特征,完成多视角下信息融合的步态识别.方法在NLPR和XAUT步态数据库上进行实验,取得较高的识别率.实验结果表明本文方法具有较高的识别性能.     

姿态特征结合2维傅里叶变换的步态识别

目的 针对现有步态识别方法易受携带物品、衣服变化等影响的问题,提出了将无肩姿态能量图、步态参数等姿态特征与步态参数的2维傅里叶变换相结合的步态识别算法。方法 基于姿态关节点序列提出忽略肩膀宽度信息的无肩姿态能量图,用以减弱衣服变化的影响;由于下肢受衣物及背包影响较小,提取3个或3个以上的下肢关节点局部结构参数,即提取中臀点与左右膝关节点、中臀点与左右踝关节点构成的两个三角形面积以及所有下肢关节点构成的多边形面积作为步态参数,增强下肢参数在步态识别中的作用;人在行走时,单肢体的运动具有一定的周期性,且肢体之间运动具有一定的协调性,用步态参数的2维幅度谱来表示单肢体运动的周期性与肢体之间运动的协调性,以提高步态参数的可区别性;在现有典型步态特征的基础上,融合本文提出的无肩姿态能量图、步态参数及其2维傅里叶变换幅度谱,采用多特征表示步态的方法,充分利用各特征的优点,提出加权平均与最大池化相结合的两层分数融合策略进行步态识别,提高了步态识别算法在携带物品、衣服变化和跨视角等条件下的正确率。结果 实验结果表明,在中国科学院自动化研究所发布的步态数据集CASIA-B上,本文方法在相同视角条件下,正常状态、背包状态和穿大衣状态的平均识别率分别为99.56%、99.23%和94.25%;在跨视角条件下,正常状态、背包状态和穿大衣状态的平均识别率分别为91.32%、85.34%和69.51%。与典型算法相比,穿大衣状态的识别率有显著提升。结论 本文方法采用加权平均与最大池化相结合的两层分数融合策略,综合利用各特征的优点及其适用场景,有效提高了步态识别的准确率,特别是减弱了衣服厚度、样式等变化对步态识别的影响。     

步态骨骼模型的协同表示识别方法

针对目前步态识别中极易受到服饰和携带物等影响的难题,提出一种基于Kinect获取骨骼模型的步态识别新方法。对步态3D骨骼模型提取人体总质心,并与在步态周期中富有运动特征的人体四肢分质心的活动信息结合,分别得到动态与静态特征。动态特征可看作是周期信号,使用小波分解和带高斯滤波的离散傅里叶变换进行频谱处理,消除了外界干扰并增强了特征之间的差异性。通过动态时间规整算法把步态骨骼特征投影到相异空间,用协同表示进行匹配和归一化加权融合,最后根据最近邻算法进行分类识别。实验证明,该方法与稀疏表示识别算法相比得到了较为理想的识别效果,为步态识别在身份认证的应用领域提供了可靠的理论基础。     

View-invariant gait recognition based on kinect skeleton feature

Gait recognition is a popular remote biometric identification technology. Its robustness against view variation is one of the challenges in the field of gait recognition. In this paper, the second-generation Kinect (2G–Kinect) is used as a tool to build a 3D–skeleton-based gait dataset, which includes both 2D silhouette images captured by 2G–Kinect and their corresponding 3D coordinates of skeleton joints. Given this dataset, a human walking model is constructed. Referring to the walking model, the length of some specific skeletons is selected as the static features, and the angles of swing limbs as the dynamic features, which are verified to be view-invariant. In addition, the gait recognition abilities of the static and dynamic features are investigated respectively. Given the investigation, a view-invariant gait recognition scheme is proposed based on the matching-level-fusion of the static and dynamic features, and the nearest neighbor (NN) method is used for recognition. Comparison between the existing Kinect-based gait recognition method and the proposed one on different datasets show that the proposed one has better recognition performance.     

行人步态的特征表达及识别综述

从人体测量学数据、空间时间数据、运动学数据、动力学数据和视频流数据的特有方法总结步态识别的各种方法。对视频流的方法做了更为详尽的分析,特别是对类能量图法中各种方法的表达式和含义、蕴含的信息是静态还是动态、时变特性进行对比研究。综述步态自身的多种特征融合的识别方法、步态与其它的生物特征融合的识别方法以及“扩展的”步态识别等方面的研究现状,给出现有步态识别研究的评估方法,指出未来步态识别的研究方向。     

结合非局部与分块特征的跨视角步态识别

目前基于深度学习的步态识别方法大多通过叠加卷积层获取全局特征,忽略有利于细粒度分类的局部特征.针对上述问题,文中提出结合非局部与分块特征的跨视角步态识别方法.将一对步态能量图(GEI)作为输入,提取单样本的非局部信息与样本对之间的相对非局部信息.为了更好地提取局部特征,根据GEI的几何特性,将人体区域水平切分为静态块、微动态块和强动态块,连接至3个二值分类器分别进行训练.在OU-ISIR-LP和CASIA-B步态数据集上的对比实验表明,文中方法的正确识别率较高.     

Finding an optimal dynamic advertising policy

In this paper a solution is presented to an important marketing problem : the timing of advertising expenditure. Using a differential equation to model the relationship between the sales and advertising rates and using profit as a criterion, a synthesis of the optimal dynamic advertising policy as a function of the current sales level and length of the campaign is derived. In addition, using profit as a criterion, the profitability under an optimal dynamic advertising policy is compared with the profits obtained using an optimal static policy. It is shown that a significant increase in profits can result from employing the optimal dynamic policy.     

基于周期序列宽度图的步态识别方法

为了快速地提取步态,提出了一种基于周期序列宽度图的步态识别方法。该方法先按周期将侧影轮廓序列转换为宽度向量序列,然后再将宽度向量序列转换为用灰度值表示的周期序列宽度图。周期序列宽度图中的灰度值及其变化能清晰地反映步态运动,是一种以图的形式直观准确表征步态时空变化的方法。这种周期序列宽度图不仅保留了单帧图像中侧影的外观结构信息,而且很好地体现了步态随时间的变化。另外,还运用DCT对提取的步态特征进行降维,并采用RBF神经网络进行步态分类。在常用步态数据库上的测试结果表明,该方法简单而有效。     

Supervised linear dynamic system model for quality related fault detection in dynamic processes

Dynamic and uncertainty are two main features of industrial processes data which should be paid attentions when carrying out process monitoring and fault diagnosis. As a typical dynamic Bayesian network model, linear dynamic system (LDS) can efficiently deal with both dynamic and uncertain features of the process data. However, the quality information has been ignored by the LDS model, which could serve as a supervised term for information extraction and fault detection. In this paper, a supervised form of the LDS model is developed, which can successfully incorporate the information of quality variables. With this additional data information, the new supervised LDS model can provide a quality related fault detection scheme for dynamic processes. A detailed industrial case study on the Tennessee Eastman benchmark process is carried out for performance evaluation of the developed method.     

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。     

基于自适应特征选取的步态识别

提出基于自适应特征选取的步态识别方法。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的距离和夹角对步态特征进行描述。采用Boosting算法自适应选取最优特征序列,对识别结果进行加权处理。该方法结合了步态的动态和静态信息,实验结果表明该方法具有较高的识别性能。