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红外图像中基于混合特征的步态识别方法
1
作者
李轶
明东
+5 位作者
冯莉
李文
奕伟波
白艳茹
綦宏志
万柏坤
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第20期1-3,共3页
针对夜间行人的身份识别问题,结合步态轮廓形状特征及模型投影特征,提出一种红外图像中的混合步态识别方法。采用Radon变换获取步态图像的形状特征,建立3D自适应人体模型,给出基于3D模型的跟踪方法,以获得步态模型特征,并利用SVM进行分...
针对夜间行人的身份识别问题,结合步态轮廓形状特征及模型投影特征,提出一种红外图像中的混合步态识别方法。采用Radon变换获取步态图像的形状特征,建立3D自适应人体模型,给出基于3D模型的跟踪方法,以获得步态模型特征,并利用SVM进行分类。实验结果表明,该方法具有一定的鲁棒性,识别率可达95.28%。
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关键词
步态识别
支持向量机
行人跟踪
边缘匹配误差
区域
匹配
误差
下载PDF
职称材料
题名
红外图像中基于混合特征的步态识别方法
1
作者
李轶
明东
冯莉
李文
奕伟波
白艳茹
綦宏志
万柏坤
机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第20期1-3,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(30970875
90920015
+3 种基金
60501005)
国家自然科学基金委-英国爱丁堡皇家学会联合研究基金资助项目(30910494/C1009)
国家"863"计划基金资助项目(2007AA04Z236)
国际科技合作专项基金资助项目(08ZCGHHZ00300)
文摘
针对夜间行人的身份识别问题,结合步态轮廓形状特征及模型投影特征,提出一种红外图像中的混合步态识别方法。采用Radon变换获取步态图像的形状特征,建立3D自适应人体模型,给出基于3D模型的跟踪方法,以获得步态模型特征,并利用SVM进行分类。实验结果表明,该方法具有一定的鲁棒性,识别率可达95.28%。
关键词
步态识别
支持向量机
行人跟踪
边缘匹配误差
区域
匹配
误差
Keywords
gait recognition
Support Vector Machine(SVM)
human tracking
boundary matching error
region matching error
分类号
N945 [自然科学总论—系统科学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
红外图像中基于混合特征的步态识别方法
李轶
明东
冯莉
李文
奕伟波
白艳茹
綦宏志
万柏坤
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
0
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参考文献
引证文献
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