基于幾何參數(shù)的步態(tài)識(shí)別研究.pdf

1、人體步態(tài)識(shí)別是人體視覺分析的一部分，是近年來計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中備受關(guān)注的前沿方向。步態(tài)作為一個(gè)獨(dú)特的生物行為特征，與其它生物特征相比，具有易感知、非侵犯性、難于偽裝等優(yōu)點(diǎn)。步態(tài)識(shí)別在人的身份鑒別領(lǐng)域，具有很大的應(yīng)用價(jià)值和實(shí)際意義。 本文介紹了步態(tài)識(shí)別技術(shù)的研究背景、發(fā)展過程、研究方向以及步態(tài)識(shí)別中采用的不同的研究方法。在此基礎(chǔ)上，提出了一種可行的步態(tài)分類分析方法：首先，采用Gabor濾波方法提取步態(tài)圖像的幾何特征參數(shù)，然后利用加權(quán)

2、的動(dòng)態(tài)模板匹配方法對(duì)步態(tài)圖像序列進(jìn)行了分類研究。 人體步態(tài)所呈現(xiàn)的一些幾何特征可作為不同類別步態(tài)的分類基礎(chǔ)，如兩腳之間的跨度、兩腿交叉點(diǎn)到兩腳水平基準(zhǔn)線的高度以及兩腿與人體垂直方向中線的夾角。為了獲取這些感興趣的幾何參數(shù)特征，構(gòu)造了一組Gabor核函數(shù)用于對(duì)被分析圖像序列進(jìn)行濾波，以便盡可能地消除背景的噪聲。對(duì)不同核函數(shù)濾波后的圖像經(jīng)過簡(jiǎn)單的邏輯運(yùn)算可以得到一幅幅二值圖像，然后通過掃描來二值圖像來獲取不同的幾何參數(shù)。 直

3、接地比較幾何特征參數(shù)，很難實(shí)現(xiàn)步態(tài)的分類分析，因此在介紹使用HMM模型對(duì)步態(tài)分類分析的原理后，重點(diǎn)分析了基于時(shí)間彎折的動(dòng)態(tài)模板匹配方法在步態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用以及利用動(dòng)態(tài)模板匹配方法實(shí)現(xiàn)步態(tài)分類的過程。 在對(duì)同一步態(tài)序列中的兩步進(jìn)行采樣時(shí)，每一步所采集到的圖像幀數(shù)有可能不同，即使圖像幀數(shù)恰好相同，其兩個(gè)子序列圖像所表征的步態(tài)狀態(tài)也不一定一一對(duì)應(yīng)，但同一人在兩步的起止點(diǎn)則匹配得較好。而動(dòng)態(tài)時(shí)間彎折(dynamictimewarping，