基于人体轮廓面积特征的步态识别

摘要：

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.

关键词：生物特征识别、步态识别、人体轮廓、面积特征、支持向量机

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60501005;60471028

在线出版日期：2008-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：195-197