基于Kinect和确定学习的步态识别

步态作为生物特征,可广泛应用于人的身份识别。基于"行走运动的关节及肢体运动轨迹包含着丰富的个体识别信息"的思想,提出一种基于确定学习理论和关节角度的侧面视角下的步态识别新方法。该步态识别方法分为训练和识别两个阶段,训练阶段建立步态特征函数,采用径向基函数(RBF)神经网络局部精确逼近,获取的步态动力学信息存储于常值RBF网络;识别阶段构建估计器,将待识别人的测试步态模式与估计器求差,生成识别误差,提出一个对步态模式进行快速识别的机制。最后在自建的Kinect步态数据库上进行实验,证明了本算法的有效性。