一种基于模型的步态识别方法

该文提出了一种简单有效的基于人体骨骼化模型的步态识别方法。首先,对输入的步态序列自动进行背景初始化;然后分割图像中运动人体的侧面影像,并进一步细化为人体的骨骼化模型;从模型中提取人体的静态参数(如身高、步幅)以及动态参数(如运动过程中关节点的位置、肢体角度);最后,应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,此方法通过提取可靠的步态特征,降低了数据处理的代价,而且得到了较为良好的识别性能。

基于特征步态的身份识别方法

本文提出了一种有效实用的基于步态的身份识别方法。通过提取目标行走的差分步态图像,将目标运动过程的动态信息转化为二维平面中的静态信息,利用K-L变换进行特征提取,使用标准的分类器进行分类。在中科院自动化所提供的NLPR数据库上做了大量的仿真实验,验证识别性能。