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文檔簡介
1、隨著軍事區(qū)域、敏感的公共場合、國家重要部門等對智能監(jiān)控需求的提高,遠(yuǎn)距離的人體識別成為當(dāng)前身份識別的熱點,傳統(tǒng)的身份識別已經(jīng)不能勝任這項任務(wù)。傳統(tǒng)的生物特征(如指紋、人臉、虹膜)不能完成遠(yuǎn)距離識別的任務(wù),而步態(tài)特征具有隱蔽性、非接觸性、難以偽裝和隱藏、可遠(yuǎn)距離監(jiān)測等特點,被認(rèn)為是遠(yuǎn)距離目標(biāo)識別最具潛力的生物特征,頗受廣大模式識別研究者的青睞。所以步態(tài)識別技術(shù)在安全敏感場所、特殊的人員限制等方面有很廣泛的應(yīng)用。
基于現(xiàn)有的算法和
2、理論,本文著重從人體的步態(tài)輪廓、人體關(guān)節(jié)點角度、反射對稱因子等方面入手,開展研究,主要工作如下:
1、本文提出了步態(tài)識別系統(tǒng)的總體設(shè)計目標(biāo),制定實驗方案,在申請到的中科院自動化所的CASIA步態(tài)數(shù)據(jù)庫上驗證實驗方案的可行性和識別效果,并且根據(jù)實驗室現(xiàn)有的實驗設(shè)備,在實驗室內(nèi)部和實驗室外部拍攝部分視頻,該部分視頻用在對比試驗中。
2、在運動目標(biāo)檢測后,對得到的圖像進(jìn)行裁剪和縮小,使用雙線性插值法對圖像進(jìn)行縮小,以減少后
3、期的數(shù)據(jù)處理量。
3、根據(jù)人體步幅的周期性變化提取被測目標(biāo)的步態(tài)周期,在步態(tài)周期內(nèi),提取被測目標(biāo)的三個特征:輪廓特征、肢體角度特征、人體的反射對稱特征,為了降低特征的維數(shù),取輪廓距離矢量的前30階傅里葉變換,取人體的9個肢體角度值,1個反射對稱因子,組成聯(lián)合特征矢量,用于分類識別。
4、為了驗證本文算法的有效性,實驗部分分為四組,第一組采用兩種特征組合進(jìn)行實驗;第二組采用上述三種特征組合進(jìn)行實驗,但不引入各個隸屬度的
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