步态识别综述

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。

基于连续隐马尔可夫模型的步态识别

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析。利用隐马尔可夫模型进行步态时变数据匹配识别。算法在CMU数据库上进行实验取得了较高的正确识别率。

基于傅立叶描绘子的步态识别

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。利用傅立叶描绘子对步态轮廓图像进行描述,用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析,并采用动态时间规正算法解决不同的步态周期的图像序列之间的比较问题。该算法在CMU数据库上面进行试验取得了较高的正确识别率。

基于步态识别的远距离身份认证

通过人走路的姿势实现对个人身份的远距离识别和认证是当前生物特征识别研究领域的一个研究热点。算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行人体运动的静态形状描述,采用连续隐马尔可夫模型对人体运动时从一个动作到另一个动作的过渡进行动态描述。算法在CMU数据库上面进行实验取得了较高的正确识别率。

一种步态识别方法

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析。利用隐马尔可夫模型进行步态时变数据匹配识别。算法在CMU数据库上面进行实验取得了较高的正确识别率。

基于平均差分计算的任意光照环境下三维表面重建算法

针对采用偏心格式求解图像辐照方程时只能针对特定光源计算的特点,提出了一种针对不同光照方向环境下求解明暗恢复形状(SFS)问题的有限差分算法。这个方法利用泰勒展开线性化反射图函数,设计了一种新的平均加权差分格式求解图像辐照方程。由于新差分格式无条件稳定且具有二阶截断误差,它可以有效地克服偏心差分格式条件稳定和一阶截断误差精度不高的不足。理论分析和实验结果表明,文中提出的无条件稳定的差分算法对各种光照环境均能给出一个理想的恢复结果,且计算精度优于以往的算法。

地形辅助导航系统的高空性能分析

传统地形辅助导航主要针对飞行器在中低空的导航,在高空的导航性能并无明确结论。文中对基于扩展Kalman滤波的典型地形辅助导航系统进行分析,得出影响系统导航定位性能的主要误差来源,并建立该误差与飞行高度之间的联系。仿真后得到详细的高空导航定位性能指标。

Dirichlet过程混合模型SAR图像分割算法

传统的合成孔径雷达(SAR)图像参数化有限模型都有其特定的物理背景或者数学假设,很难准确估计SAR图像中各地物的密度分布,为了解决这一问题,提出一种基于非参数化无限混合模型的SAR图像分割方法,该方法利用Dirichlet过程对SAR图像进行建模,进一步采用非参数化Bayes模型分割包含复杂地物目标的SAR图像。Dirichlet分布作为一种基于分布的分布可以确定不同类别的先验概率,由样本估计出密度函数来描述图像,从而可以更精确地分割各类地物。该算法在模拟图像与真实SAR图像上进行了比对测试,实验结果验证了Dirichlet过程混合模型SAR图像分割算法的有效性和稳健性。

基于动态能量特征的步态识别方法

步态是生物特征识别领域的一个新兴热点,它有三大优势:远距离识别、非侵犯性和难于隐藏.本文提出一种新的基于动态能量特征的步态识别算法.首先对输入的步态序列进行背景建模;然后分割出图像中运动人体的二值侧影;再从侧影序列中提取出步态的动态能量特征矩阵;最后用标准的模式分类技术对个体的身份做出识别.实验结果表明,该方法不仅简单、易操作,而且在 UCSD 和 CMU 数据集上均获得90%以上的高识别率.