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相似文献
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1.
基于人行走时的下肢角度变化包含丰富的个体识别信.幽观点,提出利用下肢角度特征进行步态识别的新方法。对每个步态序列,依据人体解剖学的先验知识定位下肢关节点,计算相邻关节点连线与竖直线的夹角,以此作为下肢角度;通过步态周期分析,提取一个步态周期的下肢角度变化序列作为特征向量表征步态。最后,采用针对小样本问题具有很好分类效果的支持向量机技术实现步态的分类决策。CASIA步态数据库上的仿真结果证明本方法具有较高的识别性能。  相似文献   

2.
为有效抑制观察视角及鞋帽服饰等外界因素的干扰,克服目前常用整体模型步态识别算法的不足,提出将人体轮廓面积特征与支持向量机分类器相结合的识别方法。该方法在步态序列图像的人体轮廓进行提取和规格化,将轮廓图叠加后进行网格式划分,提取轮廓单元模块面积作为步态特征识别参量。使用南佛罗里达大学的步态数据库,分别采用线性、多项式和径向基内核函数对5种不同外界因素条件下的数据进行实验,该方法的正确识别率为82%~100%,且对视角及鞋帽服饰的干扰不敏感,具有更强的鲁棒性。实验表明人体轮廓面积更能反映步态特征,将该面积特征与SVM分类相结合可以获得更好的识别性能。  相似文献   

3.
基于角度直方图的步态识别算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出了一种简单实用的步态识别算法.该算法使用背景减除的方法检测人的运动区域;然后统计运动区域上像素的角度直方图,提取角度直方图向量作为步态特征;以欧氏距离作为度量,使用标准模式分类器用于步态识别.实验结果表明,本文提出的算法识别性能较高,并具有计算代价小等优点.  相似文献   

4.
丰明聪  葛洪伟 《计算机应用》2007,27(12):3081-3084
根据人体随步态变化不一样的特点,提出了一种基于人体可变区域分割的步态识别方法。首先,应用背景差方法分割出运动人体轮廓,然后将人体分为多个可变区域,并通过计算获取特征向量。最后对得到的特征量采用SVM进行步态的分类和识别。在UCSD和CASIA步态数据库上进行实验,结果表明该方法不但能克服由于获取的特征量过少而造成的信息丢失,还取得了较好的识别性能。  相似文献   

5.
基于模糊支持向量机的步态识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
路远 《计算机工程》2009,35(21):189-191
提出基于模糊支持向量机(FSVM)的步态识别方法,以人体步态的宽度向量作为特征,探讨直接取值法和模糊C均值2种模糊隶属度确定方法对FSVM步态分类效果的影响。实验结果表明,模糊C均值法的识别率均略好于SVM,直接取值法的识别率甚至低于SVM,因此,选取正确的模糊隶属度确定方法是FSVM能否成功应用于步态识别的关键。  相似文献   

6.
车辚辚  孔英会 《计算机应用》2012,32(12):3418-3421
为了在衣着饰物变化条件下进行步态识别,提出了一种基于动态部位特征的步态识别方法。首先,采用泊松方程给步态轮廓内的每个点赋值,并构造合适的阈值函数来提取步态序列的动态部位特征;然后,统计其等角度间隔的扇形区域内的均值和方差,用其构造动态特征向量;最后,利用支持向量机算法在行走人衣着饰物发生变化的条件下进行步态分类。通过在CASIA大规模步态数据库上的实验,验证了该方法的有效性和鲁棒性。  相似文献   

7.
路远  吴清江 《福建电脑》2009,25(1):81-82
由于传统支持向量机本身一些固有的缺陷,众多的学者开始将模糊数学的思想引入支持向量机中,在传统支持向量机的基础上加入了“模糊隶属度”因子.从而构造出了一种新的分类器一模糊支持向量机。本文力图通过分析模糊支持向量机在语言识别方面已有的实验成果。探讨模糊支持向量机在步态识别中的可行性,从而期望模糊支持向量机在步态识别领域能够取得更好的分类效果。  相似文献   

8.
步态识别是非接触式生物特征识别领域的前沿课题,通过对人体行走方式的识别以确定个体的身份,在智能视频监控领域有较高的研究价值.步态分类是步态识别过程中的重要任务和关键步骤.首先概述了步态识别过程及分类方法,然后重点对基于支持向量机的步态分类方法进行了综述,分析了基于该方法的最新研究进展,对每个具体研究方法的优缺点进行了对比.最后,指出目前步态识别在实际应用中存在的局限性,并对该领域发展方向进行了展望.  相似文献   

9.
步态识别是根据人行走的方式来识别其身份,以其特有的优势作为一种身份识别手段。为了提高步态的识别率,提出了一种新方法,使用人体轮廓列质量向量表征特征信息,并使用支持向量机进行识别。根据人体轮廓的高度和宽度计算出步态周期,提取每个步态轮廓列质量向量,最后采用支持向量机进行分类识别。为了验证所提出方法的有效性,在CASIA步态数据库上进行了充足的实验,验证了该方法具有较高的识别率。  相似文献   

10.
提出了一种新颖的沿中线投影得到特征的步态识别方法。首先,应用背景差方法分割出运动人体轮廓,对外轮廓沿人体中线投影可以得到前后两个向量,合成1D向量作为步态特征。然后,通过主成分分析对得到的一维向量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。实验中,该方法取得了很好的识别性能。  相似文献   

11.
提出了一种基于Radon变换特征提取的步态识别算法.该算法根据步态轮廓图下肢的宽度信息确定步态运动准周期性,对二进制准周期步态轮廓序列进行Radon变换构造特征向量模板.对特征向量进行主成分分析,并采用k-近邻法进行步态特征分类.在CASIA步态数据库上和CAS识别算法进行了详细的比较,实验结果表明,该算法在性能上有较大程度的提高,是一种有效的步态识别方法.  相似文献   

12.
基于反射对称的步态序列识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用关键帧的反射对称作为步态特征识别测试序列.反射对称隐含表示了人体行走时胳膊和身体的摆动习惯.在USF数据库上的实验表明,使用反射对称结合频域特征以及人体比例的算法识别率高于不使用反射对称的结果.反射对称不是步态惟一的特征,但易于和其他特征相结合以改进识别结果.文中算法易于实现,而且对于行走速度的变化、背景变化等鲁棒性强.  相似文献   

13.
步态识别是生物特征识别领域一个新的研究方向,旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。对步态识别的运动检测进行了论述,同时在中国科学院自动化研究所提供的CASIA步态数据库上进行了步态身份识别实验。  相似文献   

14.
基于特征选择的字符识别   总被引:4,自引:1,他引:4  
特征选择问题是机器学习和模式识别中的一个重要问题。其本质上是一个多因素优化问题。该文将试验设计与多因素优化问题联系起来,利用正交试验设计的统计特性,从特征集中筛选有效鉴别特征子集。在南京理工大学NUST603HW手写汉字库以及Concordia大学的CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库上的试验结果表明,所提出的特征选择方法不仅提高了识别率,而且识别结果十分稳定。  相似文献   

15.
步态识别中的步态检测与序列预处理   总被引:2,自引:0,他引:2  
步态检测与序列预处理是步态识别的子课题,在人体检测与分割问题上,分别采用光流法、帧间差分法和背景减除法做对比试验。鉴于各种运动检测算法的有效性和复杂性,最终确定采用背景减除法进行行人的检测与分割。针对室内环境采用直接差分的背景减除方法,而室外环境则采用背景实时更新的背景减除方法。用数学形态学填补二值化图像的空洞;再进行单连通的运动分析,提取人的侧影。为了消除图像尺度对识别的影响,运用形态学操作和图形几何变换实现了图像的标准中心化。本文所采用的步态检测与序列预处理方法对后续的步态识别是有效的。  相似文献   

16.
随着信息社会对安全的要求不断提高,利用生物特征进行快速准确的身份识别成了当今的主流。与传统的身份鉴定手段相比,生物特征识别具有无可比拟的优势,特别是步态识别技术,由于其对系统分辨率要求低、远距离识别、非侵犯性和难以隐藏等特点而倍受计算机视觉研究者的关注。对步态识别所涉及的运动检测与跟踪、特征提取、特征处理以及模式识别分别进行了详细论述。  相似文献   

17.
基于多区域分割的步态表示与识别算法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
杨军  吴晓娟  彭彰  陈文刚 《计算机学报》2006,29(10):1876-1881
提出了一种基于多区域分割的步态表示方法,将视频中的目标人体区域部分按人体结构特点划分为多个子区,每个子区通过连接人体重心的椭圆进行拟和,建立多连接椭圆的人体结构模型,预处理阶段引入一个归一化过程以实现对各种视角下的步态序列进行表示.识别过程将模型参数作为步态特征,并引入了一定的融合机制对特征进行选择和融合.实验表明,该算法对于多个视角下的步态序列均具有较好的识别性能.  相似文献   

18.
基于步态的身份识别技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着信息社会对安全的要求不断提高,利用生物特征进行快速准确的身份识别成了当今的主流。与传统的身份鉴定手段相比,生物特征识别具有无可比拟的优势,特别是步态识别技术,由于其对系统分辨率要求低、远距离识别、非侵犯性和难以隐藏等特点而倍受计算机视觉研究者的关注。对步态识别所涉及的运动检测与跟踪、特征提取、特征处理以及模式识别分别进行了详细论述。  相似文献   

19.
基于深度学习的步态识别算法优化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于深度学习的神经网络,对步态识别算法进行了优化研究。利用粒子群优化BP神经网络阈值、权值,在神经网络中代入优化后的初始值进行训练,避免陷入局部最优。通过Vicon MX系统对角度特征值进行采集,利用基于粒子群优化BP神经网络进行识别,验证其识别步态的可行性;筛选出传感器系统特征值,在对其优化改进时选取粒子群优化BP神经网络。与传统神经网络法、粒子群优化法相比,基于粒子群优化BP神经网络法的识别方式,识别时间短且识别率高。  相似文献   

20.
基于迭代切距离原型学习算法的步态识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
作为唯一远程生物认证技术,步态识别一方面越来越受到人们的重视,提出了很多相应的算法,另一方面,它又面临着很多挑战,其难点之一是如何从多帧步态中有效地提取步态特征,针对此问题,并基于步态能量图(GEI)在步态特征表示上的效果,提出了一种迭代切距离原型学习算法,假定各人的步态分布在不同流形上面,首先用切距离改进步态能量图的定义,进而用迭代的方法来解一个最优解问题,从而学习出步态原型图,再通过PCA对步态原形进行特征提取,最后进行识别,证明了该方法的收敛性,实验结果表明所提出的方法取得了比GEl更好的识别率,并证明了步态流形的假设的合理性.  相似文献   

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