基于人体关节点的步态识别算法研究

步态识别是指根据人走路的方式及动力学特征来识别人的身份。人体关节点能很好地表征步态特征。本文提出一种的新的算法:用半周期长的代表性短序列取代关键帧,然后对每个序列用下肢关节角度描述其动态特征,并用关节点的形状上下文描述其轮廓静态特征,较好的提取了人体的步态信息。我们通过实验,对不同特征赋予相应权值进行特征融合,并采用K近邻分类器有效地提高了识别率。实验表明,该算法具有很好的识别效果。