线性插值框架下矩阵步态识别的性能分析

摘要：

针对现有的步态周期检测方法检测效果不佳以及行走速度变化对步态识别性能有很大影响的问题，提出的基于矩的步态周期检测方法中，Zernike矩需要人体居中、尺度归一的前期预处理过程，而伪Zernike矩具有能描述运动图像的特点，它可以避免人体居中、尺度归一等处理，以便直接测试步态的周期性。根据行走时的两帧之间的特征取决于前一帧和后一帧的特征，提出了基于线性插值的矩阵步态识别算法框架，并且将投影特征、Hough变换特征、Trace变换特征和Fan-Beam映射特征应用在CASIA（B）步态库上，验证了框架的有效性，为解决步态识别问题带来新的方法与思路。这种基于线性插值的矩阵步态识别特征本质上是一种权值不同的能量形式。

关键词：步态识别、矩阵步态识别、线性插值框架、步态周期检测、Zernike矩、伪Zernike矩

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61201370；高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20120131120030；中国博士后科学基金面上项目2013M530321；山东省博士后创新项目专项资金项目201303100；山东大学自主创新基金资助项目2012GN043，2012DX007．

在线出版日期：2013-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：415-425