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基于协同表示的步态识别 总被引:1,自引:0,他引:1
将基于稀疏表示的分类算法应用于步态识别中,会遇到小样本及计算耗时的问题。针对这一问题,提出一种基于协同表示的步态识别方法。该方法首先通过背景重建、目标提取等处理获得人体侧影轮廓,根据步态轮廓的宽度变化统计步态周期,得到步态能量图GEI;其次,以GEI为基础对测试样本进行协同表示;最后,通过最小重构误差进行识别。实验结果表明,该方法具有较好的识别性能,并且识别时间明显降低。 相似文献
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一种基于模型的步态识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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基于三维步态特征的步态识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究步态识别问题,针对在当前二维步态识别系统中,识别过程仅仅针对灰度、平面几何距离等二维特征信息,忽略了人体走路时的三维步态特征,步态识别准确度不高的问题.提出了一种加入三维参数的步态识别算法.利用摄像机采集单帧步态图像序列,利用身体结构的知识和摄像机标定的知识提取出人体走步时的人体三维特征数据,利用提取出二维和三维的步态特征,进行步态识别.结果表明相对于以二维步态特征为参数的步态识别,识别率有了明显改进. 相似文献
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针对现有的复杂背景下人体动作姿势训练与识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出一种基于Kinect骨骼数据的人体动作姿势识别方法。从Kinect获取骨骼姿势特征点数据,计算姿势特征矢量;将当前的实时姿势特征矢量与预设的标准姿势特征矢量进行匹配比较,实时反馈两者姿势的匹配度,达到姿势识别的目的。实验结果表明,该方法能有效地进行人体动作姿势的匹配识别,识别准确率较高、实时性较强,具有良好的可扩展性。 相似文献
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邻域粗糙集模型中,随着信息粒尺寸的增长,基于多数投票原则的邻域分类器(NC)容易对未知样本的类别产生误判。为了缓解该问题,在协同表达分类(CRC)思想的基础上,提出了一种基于邻域协同表达的分类方法,即邻域协同分类器(NCC)。NCC首先借助邻域粗糙集模型对分类学习任务进行特征选择,然后找出被选特征下未知样本的邻域空间,最后在邻域空间内采用协同表达来代替多数投票原则,找出与未知样本具有最小重构误差的类别作为预测的类别标记。在4组UCI数据集上的实验结果表明:1)与NC相比,所提NCC在大尺寸信息粒下获得了较为满意的分类效果;2)与CRC相比,所提NCC在保持良好分类精度的同时,极大地降低了字典样本的规模,进而提高了分类的效率。 相似文献
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Taisong Jin Zhiling Liu Zhengtao Yu Xiaoping Min Lingling Li 《Neural Processing Letters》2017,45(3):967-979
Face recognition has many applications in pattern recognition and computer vision, and many face recognition methods have been proposed. Among them, the recently proposed collaborative representation based face recognition has attracted the attention of researchers. Many variants and extensions of collaborative representation based classification (CRC) have been presented. However, most of CRC methods do not consider data locality, which is crucial for classification task. In this article, a novel collaborative representation based face recognition method, LP-CRC, is proposed, which balances data locality and collaborative representation. The proposed method incorporates a locality adaptor term into the robust collaborative representation based classification framework, leading to a novel unified objective function. The Augmented Lagrange Multiplier is used to optimize the objective function. Tests on standard benchmarks demonstrate that the proposed face recognition method is superior to existing methods and robust to noise and outliers. 相似文献
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Liu Bo Jing Liping Li Jia Yu Jian Gittens Alex Mahoney Michael W. 《International Journal of Computer Vision》2019,127(2):181-206
International Journal of Computer Vision - With significant advances in imaging technology, multiple images of a person or an object are becoming readily available in a number of real-life... 相似文献
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步态数据分析是模式识别、数据挖掘与智能数据分析领域中的一个重要研究方向.对步态数据进行分析并求解步态周期段,是该领域的一个核心课题,其中,以波峰波谷识别、步态模板匹配、利用信号处理基本方法为主.这些方法尽管已取得了一定条件下的应用,但大多需要预知步态数目、步态模板数据等基本信息,其可用性受限.针对这一问题,提出一种结合了波峰波谷检测与阈值空间的高可用性步态周期分析方法,通过自动求解预估值并构建自适应区间,根据通用步态模型对缺乏上述信息的未知步态数据进行切分与分析,能够更便利准确地求解步态周期数据.同时也提出了一种过滤不相关数据的方法,用于过滤测试数据头尾的部分不相关数据.该方法与朴素快速傅里叶方法和本领域3类最新典型方法进行了对比,实验结果显示:在所有样本中,该方法的步态周期段求解准确度最高,使步态数据的分析与处理更贴合实际情况. 相似文献
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针对稀疏子空间聚类(SSC)求得的系数矩阵过于稀疏和最小二乘回归子空间聚类(LSR)求得的系数矩阵过于稠密的问题,文中提出基于协同表示的子空间聚类算法(SCCR).结合SSC和LSR的优点,将l1范数和Frobenius范数引入同一优化问题中,使系数矩阵保证在同一子空间数据点联系(如LSR)的同时,消除不同子空间数据点之间的联系(如SSC).然后利用此系数矩阵建立相似矩阵,应用谱聚类得到聚类结果.实验表明SCCR可以提高聚类性能. 相似文献
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This paper deals with the first design phase of three-dimensional speed reducers. Concepts to help designers during the entry-level
model definition are presented and, more particularly, those related to the task of geometrical synthesis. From these principles,
a specific CAD tool has been built and is also described. A rough model, called a skeleton, is introduced to represent each
conventional reducing stage category, thus enabling the automatic formation of entire geometrical models of speed reducers.
Shaft orientations and positions are calculated from products of transformation matrices, in the same way as for spatial kinematic
chain closure conventional problems. Optimisation techniques are used to obtain a preliminary dimensioning of the structure.
The numerical processing is achieved progressively in three steps in order to improve the final convergence and, if necessary,
to enlighten further the designer on failure origins within specification data. Three examples are given to illustrate both
the creation of the geometrical model and the way results are obtained. 相似文献