基于遗传算法和BP模糊神经网络的红外步态识别

摘要：

为了提高红外步态识别精度的目的,采用分别基于小波描述子特征的模糊分类器识别和基于体形平均灰度图特征的贝叶斯分类器识别,再进行基于遗传算法和BP模糊神经网络的多分类器融合识别的新方法.做了基于中科院红外步态数据库的识别仿真实验,获得识别率、等错误率和累积匹配分值的实验数据及对比结果,得到多分类器融合识别比单分类器识别提高约10%识别率,降低约10%等错误率,完全收敛阶数提高1倍多的结论.具有识别精度高、收敛速度快的特点.

关键词：BP模糊神经网络、红外、步态识别、多分类器融合、遗传算法

所属期刊栏目：34

分类号：TN919-34

资助基金：国家自然科学基金资助项目60673132

在线出版日期：2011-09-29（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：65-68