一种基于Hough变换的步态特征提取方法的研究

摘要：

步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,旨在通过人们走路的姿态进行身份识别.与其他的生物识别技术相比,步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点.提出了一种基于新的特征提取方法的自动步态识别算法,该算法仅从腿部的运动进行身份识别.对于每个序列,用一种基于图像色度偏差的背景减除算法来检测运动对象,在经过后处理的二值图像序列中利用边界跟踪算法获取对象边界.在对象边界图像上,局部应用Hough变换检测大腿和小腿的直线,从而得到大腿和小腿的倾斜角.用最小二乘法将一个周期内的倾斜角序列拟合成5阶多项式,把Fourier级数展开后得到的相位与振幅的乘积定义为低维步态特征向量.在小样本的数据库上用Fisher线性分类器验证所研究算法的性能,正确分类率为79.17%.在步态数据库不很理想的情况下也获得了较好的识别率.

关键词：步态识别、特征提取、背景减除、Hough变换

所属期刊栏目：10

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市自然科学基金4031004;北京市教委科技发展计划项目km200310005006

在线出版日期：2005-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1304-1309