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题名基于足底压力分布时空HOG特征的步态识别方法
被引量：11
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作者
夏懿
马祖长
姚志明
孙怡宁
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机构
中国科学技术大学信息科学技术学院
中国科学院合肥智能机械研究所运动健康与信息技术研究中心
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期529-536,共8页
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基金
国家科技支撑计划项目(No.2013BAH14F01)
安徽省自然科学基金项目(No.1208085MF112)资助
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文摘
提出一种基于足底压力分布时空HOG的步态识别算法,在特征层对足底压力的时间域和空间域信息进行融合.首先寻找足底总压力时间曲线上的极大值和极小值等几个特征点,利用这几个特征点所对应时刻的足底压力分布来构建时空HOG特征向量,最后采用SVM进行步态识别.采集不同行走速度下30人的单步足底压力分布数据进行实验,在不区分样本速度的情况下,该方法的识别率为93.5%.实验结果表明足底压力分布时空HOG特征能较好地刻画步态动力学特征,且具有良好的速度适应性.
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关键词
生物特征识别技术
步态识别
足底压力分布
时空方向梯度直方图
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Keywords
Biometrics Identification Technology, Gait Recognition, Plantar Pressure Distribution, Spatio-Temporal Histogram of Oriented Gradient
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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