行走过程中的上肢摆动特征的稳定性与特定性研究

监控视频资料在寻找作案人的行动轨迹方面发挥着越来越大的作用。但在监控视频资料中的人物影像模糊及作案人掩面或换穿衣着的情况下,利用面貌、衣着等细节特征则难以识别和追踪嫌疑人;近年来,利用人行走特征确定嫌疑人越来越受到关注。本文通过对人在行走过程中上肢摆动特征稳定性和对称性进行研究,为识别和确定嫌疑人提供理论依据。

基于关节点定位的重点人群步态分类方法研究

基于模型的主流步态识别方法通常过于关注下肢运动而忽视上肢信息。为解决该方法中上肢信息利用率不足的问题,文章通过改进的ZS细化算法提取到更完整的上肢骨架,同时提出一种基于关节点定位的步态特征提取方法应用于重点人群步态分类。将细化所得人体骨架与行人轮廓图相结合,定位全身10个关节点坐标并建立人体模型,利用关节角度的时序特征进行分类效果验证,在中科院CASIA-B数据集上进行实验。实验结果表明:该文所提取的步态特征有较高的识别性能,平均步态识别率为77.35%,同时使用上下肢进行步态分类的平均召回率为84%,与仅采用下肢信息相比提高38%。