基于光流空間分布的步態(tài)識(shí)別研究.pdf

1、生物特征識(shí)別技術(shù)是一種利用人的生理或行為特征進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)。隨著機(jī)場(chǎng)、車(chē)站、銀行等安全敏感場(chǎng)合對(duì)大范圍視覺(jué)監(jiān)控系統(tǒng)的需求提升,遠(yuǎn)距離的身份識(shí)別研究近來(lái)受到了計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究者們的大量關(guān)注。臉像、指紋和虹膜等生物特征通常需要近距離或者接觸性的感知,因此在實(shí)際應(yīng)用中受到了諸多限制。步態(tài)是遠(yuǎn)距離情況下唯一可以感知的生物特征,因此從視覺(jué)監(jiān)控的觀(guān)點(diǎn)來(lái)看,步態(tài)識(shí)別具有廣泛的應(yīng)用前景。
　　步態(tài)輪廓提取是步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)的重要步驟,它包括了背景建

2、模和運(yùn)動(dòng)分割兩個(gè)部分。本文采用核高斯模型來(lái)對(duì)步態(tài)場(chǎng)景進(jìn)行建模,同時(shí)提出了一種高效的高斯核帶寬估計(jì)方法。步態(tài)圖像通過(guò)背景模型被映射為背景概率圖像之后,利用最大期望算法自動(dòng)地分割出概率圖像中的人體運(yùn)動(dòng)區(qū)域。針對(duì)步態(tài)輪廓不甚理想的情況,本文采用光流空間形狀分布來(lái)描述并識(shí)別運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。首先,計(jì)算每幀步態(tài)序列中的密度光流場(chǎng),所得的與尺度無(wú)關(guān)的矩描述了光流的空間形狀分布;然后,分析每一組矩的周期性結(jié)構(gòu)特征,不同圖像序列對(duì)應(yīng)的矢量有基本相同的周期特征和