基于加权行质量向量的步态识别方法

为在降低样本训练时间的同时提高数据分类能力,提出一种基于加权行质量的步态识别方法,提取人体轮廓行质量向量作为步态特征,分析特征向量各元素的贡献度从而对特征向量进行加权,采用归一化欧氏距离度量相似度,并使用最近邻分类器进行分类。在CASIA数据库上的实验结果表明,该步态识别方法既满足步态识别对实时性的要求又保证较高的识别率。

基于帧差能量图行质量向量的步态识别算法

为了有效地捕捉步态的连续性动态信息,快速进行身份认证和识别,提出一种以帧差能量图(FDEI)的行质量向量作为步态特征的步态识别方法。该算法通过目标检测、二值化、形态学处理、连通性分析等预处理后得到步态轮廓图像,并利用其序列的宽度进行准周期性分析,再用连续隐马尔可夫模型(CHMM)对所提取的步态帧差能量图行质量向量进行模型参数训练和识别。在CASIA数据库上进行了仿真实验,结果表明该算法具有特征提取简单、特征维数低、识别速度快和识别率高的优点,可以满足实时识别的需要。