基于核主成分分析的步态识别方法

为了从多帧步态序列中更有效地提取步态特征并实时性地进行身份识别,提出一种有效的基于平均步态能量图(MGEI)的核主成分分析(KPCA)的身份识别方法。通过预处理技术提取出运动人体的侧面轮廓,根据步态下肢的摆动距离统计出步态周期,得到MGEI。KPCA采用非线性方法提取主成分,描述待识别图像中多个像素之间的相关性。利用KPCA的方法在高维空间对MGEI提取特征,选择合适的核函数,用方差倒数加权欧氏距离进行身份识别。实验结果表明,该算法具有较好的识别性能,并且耗时大大缩短。

基于模糊理论决策的双向二维PCA步态识别算法

针对步态识别中的平均步态能量图像系数矩阵维数过高和分类较困难的特点,提出一种基于模糊理论决策分类的双向二维主成分分析的步态识别算法。通过预处理技术得到平均步态能量图并将得到的图像分割为多个子图像,利用双向二维主成分分析来降低平均步态能量子图像的系数矩阵维数,加快识别速度。引入模糊理论决策的方法进行最近邻分类器的分类。最后在CASIA步态数据库上对所提出的算法进行实验,实验结果表明该算法具有较好的识别性能并有较强的鲁棒性。

基于集成Gabor特征的步态识别方法

步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图是一种有效的步态表征方法.通过提取步态能量图中的动态区域并利用Gabor小波变换对其特征提取,但经过Gabor变换后特征维数较高,必须经过有效的特征融合和选择。由此针对传统的Gabor特征提取后存在特征维数较高的缺点,提出了一种基于集成Gabor特征的步态识别方法。首先,采用均值融合和差分二值编码这两种集成方法,对动态区域Gabor特征图进行多尺度和多角度的集成,获得26张集成Gabor特征图;然后从26张集成Gabor特征图中选出4张作为最终的特征向量;最后将特征向量输入KNN分类器进行步态识别。实验结果表明,基于集成Gabor特征的步态识别方法,能够对步态特征进行有效分离和表达,同时降低维数并紧凑表征数据,对步态信息进行正确归类。

双视角下多特征信息融合的步态识别

针对步态识别研究中单视角识别率低、多视角算法复杂等问题,开展了双视角下的步态识别研究.考察正面视角人体的轮廓特征和侧面视角人体行走的动态特征,利用多视角步态信息互补性强的特点,分别从正面视角和侧面视角获取步态序列,预处理得到单连通人体轮廓图形,然后对正面视角提取Procrustes均值形状,侧面视角计算动作能量图(AEI)并经二维局部保留映射(2D-LPP)降维,最后将2个视角下的识别结果进行融合从而获得最终的识别结果.在中科院自动化所的DatasetB数据库上进行了实验,获得了较高的识别率,达到了预期的识别效果.