基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法

摘要：

为了快速有效地进行步态识别,针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点,提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法.该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓;然后通过人体宽高比的相关信号确定运动周期,再对二值周期序列进行步态能量图像(GEI)合成;最后运用行列相结合的2维主成分分析((2D)~2PCA)方法与加权的2维主成分分析(W(2D)~2PCA)方法提取特征主向量,并采用最近邻分类器进行分类.实验结果表明,该步态识别方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响,而且对于3种不同行走状态的CASIA数据库巾多个视角下拍摄的步态图像可取得很好的识别效果.

关键词：步态识别、步态能量图像、2维主成分分析、行列相结合的2维主成分分析、加权的2维主成分分析

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863项目2008AAO1Z148;黑龙江省杰出青年科学基金项目JC200703

在线出版日期：2010-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2503-2509