基于特征融合和SVM的步態(tài)識(shí)別方法研究.pdf

1、步態(tài)識(shí)別是生物特征識(shí)別技術(shù)中的一個(gè)新興領(lǐng)域。它旨在根據(jù)人們的走路姿勢(shì)實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人身份的識(shí)別或生理、病理及心理特征的檢測(cè)，成為近年來生物醫(yī)學(xué)信息檢測(cè)領(lǐng)域備受關(guān)注的前沿方向。步態(tài)識(shí)別主要是針對(duì)人的運(yùn)動(dòng)圖像序列進(jìn)行分析處理，通常包括目標(biāo)分割、特征提取與處理和識(shí)別分類三個(gè)階段。它在虛擬現(xiàn)實(shí)，視覺監(jiān)控，感知接口中均有廣泛的應(yīng)用前景，本文探討了視覺分析中步態(tài)圖像序列的檢測(cè)，特征提取和分類識(shí)別等相關(guān)問題，并總結(jié)了當(dāng)前步態(tài)識(shí)別國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和常用的處理

2、方法。
　　首先對(duì)步態(tài)進(jìn)行預(yù)處理。通過分析和比較常用的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法，針對(duì)文中使用的步態(tài)序列具有背景簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，采用背景減除法實(shí)現(xiàn)步態(tài)檢測(cè)對(duì)步態(tài)運(yùn)動(dòng)的周期性進(jìn)行分析，并利用人體側(cè)影的高寬信息計(jì)算步態(tài)周期。
　　其次，針對(duì)基于單一特征的步態(tài)識(shí)別方法一般不能得到令人滿意的識(shí)別效果，利用特征融合的思想，提出了在匹配層上融合下肢角度及輪廓描繪子特征的步態(tài)識(shí)別方法。融合過程中，賦予權(quán)重使兩種步態(tài)特征按較優(yōu)的比例進(jìn)行組合，以充分發(fā)揮其互補(bǔ)