10.3969/j.issn.1006-9348.2012.08.057
基于特征融合和神经网络对步态识别仿真研究
研究人体步态识别问题,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,最后将得到的融合特征向量输入到神经网络进行学习,从而实现步态的分类和识别.在CASIA步态数据库上进行对比仿真,仿真结果表明,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.
生物特征、步态识别、神经网络、特征融合
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TP391(计算技术、计算机技术)
2012-12-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
235-237,245