平行线约束下的视角无关步态识别算法

提出了一种满足一定约束条件的与视角无关的步态识别算法.首先给出了与视角无关步态特征的定义及约束条件,进而探讨了在单目平行线约束下空间点的坐标重建方法,利用相应的坐标转换因子可以从拍摄到的二维图像恢复出关键点的空间三维坐标.然后将人体建模成一个相互连接的三棍模型,利用这种坐标重建方法可以恢复出模型的参数,并定义了由模型参数表示的步态特征向量,即与视角无关的步态特征.理论推导和实验结果表明,这种方法在理想情况下能克服视角因素的影响.虽然得到的正确识别率不高,但它提供了多种视角交叉进行识别的可能性.

单目平行线约束下的空间点坐标恢复

提出一种从单目像机拍摄的二维投影图像中恢复空间点三维坐标的简化算法.假定摄像机与空间中的一对平行线的位置关系已知,同时摄像机坐标系下平行线所在平面中的任意空间点在像平面中的投影也已知,通过射影几何可得图像坐标到目标点三维空间坐标的转换系数,即坐标转换因数,从而估计出三维空间点的坐标.实验中通过对人体行走轨迹进行估计来测试算法性能,结果表明算法简单有效,计算开销小.