基于腿部三角特征的貝葉斯步態(tài)識別方法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代社會對安全要求的提高，傳統(tǒng)身份識別方法受到局限，生物識別技術(shù)作為實現(xiàn)安全的手段得到大力的研究和發(fā)展。步態(tài)識別作為生物特征識別技術(shù)的新興領(lǐng)域，以其難于隱藏和偽裝、便于采集和遠(yuǎn)距離低分辨率識別等優(yōu)點，成為近年來計算機(jī)視覺領(lǐng)域備受關(guān)注的前沿方向。在步態(tài)的身份識別技術(shù)研究中，本文在步態(tài)特征提取和身份分類識別，以及識別系統(tǒng)的構(gòu)建方面做了嘗試和探索。 針對目前步態(tài)識別算法中出現(xiàn)的特征龐大、計算復(fù)雜等缺點，本文提出了一種基于腿部三角特

2、征的貝葉斯步態(tài)識別方法。對步態(tài)序列的原始圖像，運用改進(jìn)的背景差分方法進(jìn)行運動分割，二值化之后用形態(tài)學(xué)方法消除噪音，根據(jù)幅值的周期性變化曲線提取關(guān)鍵幀。運用檢測算法對提取的關(guān)鍵幀進(jìn)行人體檢測以及人體區(qū)域劃分后，用三角形分別對最大關(guān)鍵幀以及最小關(guān)鍵幀進(jìn)行模擬，提取三角形的三邊長度、上頂角值以及人體髖部中點坐標(biāo)為步態(tài)特征。識別時引入KNN或者N-best分類對屬性值初次分類，再用貝葉斯分類識別。在NLPR數(shù)據(jù)庫上使用留一校驗方法進(jìn)行算法驗證，