基于隱Markov模型的步態(tài)識別研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文按照人體比例把輪廓分成七個部分，并用橢圓擬合每個部分，提取橢圓的參數(shù)作為單個輪廓的特征；再通過K均值算法獲得一個步態(tài)周期中的5個關(guān)鍵幀，求每幀和關(guān)鍵幀的歐氏距離，進一步壓縮觀測向量維數(shù)；對每一個人用5維向量序列訓練得到一個連續(xù)HMM模型，5個關(guān)鍵幀和訓練得到的HMM可用來描述每個人的步態(tài)序列。最后識別階段求待識步態(tài)序列對所有HMM的輸出概率，取最大輸出概率所對應的人作為其類別標識。　　本方法緊湊地捕捉了人體步態(tài)的結(jié)構(gòu)和變換信息，H

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