多区域特征融合的步态识别

摘要：

引入了紧致度和矩形度两种新型的多区域特征用于步态识别,并且对同质心高度和伸长度两种特征进行了融合.用中值滤波器估计出步态序列的背景,用差分法提取每帧图像的运动目标轮廓,并在此基础上提取紧致度等多区域特征.基于DTW分类算法在UCSD数据库和SOTON数据库进行了实验.其结果显示:单特征的中紧致度的识别率较高,但总体来说识别率有限,如果把几种特征融合进行乘性融合就能够达到较高的识别率.对实验结果进行分析,从理论上说明了紧致度和矩形度作为主要步态特征的合理性.

关键词：步态识别、紧致度、矩形度、特征融合

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家教育部新世纪人才支持计划the New Century Excellent Talent Foundation fixan MOE of China under Grant NCET-08-0036

在线出版日期：2011-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：159-161,192