基于下肢角度特征的步态识别方法

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。     

基于人体轮廓面积特征的步态识别

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。     

基于角度直方图的步态识别算法

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.     

基于可变区域特征和SVM的步态识别研究

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。     

基于模糊支持向量机的步态识别

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。     

基于动态部位特征的步态识别方法

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。     

基于SVM的步态识别方法综述

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.     

基于模糊支持向量机的步态身份识别研究

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。     

基于列质量向量和SVM的步态识别

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。     

基于PCA和SVM的步态识别

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。     

基于特征融合的步态识别算法研究

根据人体步态变化特点,提出一种基于特征融合和神经网络的步态识别算法。首先采用时域差分法对运动人体轮廓进行分割,然后分别提取空间特征和频率特征,将两步态特征融合在一起,从而实现步态的分类和识别。在CASIA步态数据库上进行仿真实验,仿真结果表明,该方法不仅克服了单一特征提取方法存在的缺陷,同时提高了步态识别正确率。     

基于Radon变换特征提取的步态识别

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.     

基于Tsfresh-RF特征提取的人体步态识别算法

惯性传感器(IMU)由于尺寸小、价格低、精度高以及信息实时性强等优点, 在人体运动信息的获取与控制等方面得到广泛应用, 但在步态识别的时间序列特征提取和步态环境数据等方面还存在着明显的局限. 本文针对人体下肢步态识别特征提取的复杂性及适用性差等问题, 提出基于Tsfresh-RF特征提取的人体步态识别新方法. 首先, ...     

基于改进残差网络的联合损失步态特征识别

针对现有的步态识别模型识别准确率不够高、提取特征层次较浅等问题,在步态识别网络GaitSet的基础上,提出一种新的基于改进残差网络的联合损失步态特征识别模型Res-GaitSet。步态作为一种独特而有效的远距离识别生物特征,可以在老年医学评估、社会秩序保障等方面被广泛应用。新网络在特征提取模块中引入残差单元,并采用多个损失函数联合使用的方式,此方法可有效提高步态识别模型的准确性和鲁棒性。实验结果表明,改进后的网络Res-GaitSet在CASIA-B数据集的多个场景和不同识别角度下的准确率均有提升。同时,将改进后的网络用于自建步态数据集,对比于原网络,改进后的网络识别效果在不同角度下也均有提升,充分验证了改进模型的有效性。     

基于连续隐马尔可夫模型的步态识别

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证.算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析.利用隐马尔可夫模型进行步态时变数据匹配识别.算法在CMU数据库上进行实验取得了较高的正确识别率.     

红外图像中基于混合特征的步态识别方法

针对夜间行人的身份识别问题,结合步态轮廓形状特征及模型投影特征,提出一种红外图像中的混合步态识别方法。采用Radon变换获取步态图像的形状特征,建立3D自适应人体模型,给出基于3D模型的跟踪方法,以获得步态模型特征,并利用SVM进行分类。实验结果表明,该方法具有一定的鲁棒性,识别率可达95.28%。     

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。     

一种新的基于区域特征的快速步态识别方法

步态是生物特征识别领域的一个新兴热点，它有以下3大优势：远距离识别、非侵犯性和难于隐藏。由于当前提出的大量步态特征提取算法要么过于复杂，要么识别率不高，难以满足自动步态识别的需要，因此，为了进行准确快速的步态识别，提出了一种新的基于区域特征的快速步态识别方法。该方法首先将检测出的2维人体侧影分为头部、躯干和腿部3个区域；然后分别提取每个区域的目标面积；最后将这些面积特征和人体的宽高比特征一起构成步态特征矢量用于训练和识别。此外，还改进了一种新的N—best分类器，该分类器在一定程度上提高了算法的识别率。实验结果表明，该新方法不仅简单快速，而且在UCSD和CMU数据集上分别得到了90％和98％左右的高识别率。