基于人體寬度特征的步態(tài)識別.pdf

1、步態(tài)識別是近年來越來越多的研究者所關注的一種較新的生物認證技術(shù)，它是通過人的走路方式來識別人的身份的方法。在應用領域，類似于人臉識別，它要解決識別和檢驗兩類問題。在識別問題中，給出未知身份人的步態(tài)，在數(shù)據(jù)庫中搜尋與之匹配的人的步態(tài)，從而確認人的身份；在檢驗問題中，需要步態(tài)識別算法對已假定的某人的身份作出判定，即接受或拒絕所假定的身份。 步態(tài)識別作為一種生物認證技術(shù)，具有其它生物認證技術(shù)所不具有的獨特優(yōu)勢，即在遠距離或低視頻質(zhì)量情

2、況下的識別潛力，且步態(tài)難以隱藏或偽裝等。 步態(tài)識別主要是針對含有人的運動圖像序列進行分析處理,通常包括運動檢測、特征提取與處理和識別分類三個階段。它在虛擬現(xiàn)實，視覺監(jiān)控，感知接口中均有著廣泛的應用前景。圍繞著步態(tài)識別這個主題，本文主要探討了視覺分析中步態(tài)圖像序列的檢測（特別是對步態(tài)圖像的預處理部分），特征提取和分類識別等相關問題，并總結(jié)了當前步態(tài)識別國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和常用的處理方法。 首先，簡要論述了步態(tài)識別技術(shù)，評述前

3、人在步態(tài)識別領域的一些研究方法和途徑。并扼要介紹步態(tài)識別采用的理論和方法，及其研究現(xiàn)狀和進展。 其次，研究了步態(tài)特征提取方法。首先采用差分法提取人體輪廓，通過后處理，提取關鍵幀輪廓。然后將這些時變的二維輪廓形狀轉(zhuǎn)化為對應的一維寬度向量，并把人體輪廓的寬度向量作為步態(tài)特征。 然后，應用主成分分析(PCA)進行特征提取和壓縮。直接以寬度向量做識別向量則維數(shù)很高，數(shù)據(jù)量龐大，且處理起來十分困難，必須進行降維。選擇不同的主元數(shù)，

4、結(jié)果不同。本文中，主元數(shù)分別選取20、30、40作對比分析，發(fā)現(xiàn)當主元選擇30時可以取得最好的結(jié)果，故最后采用30作為最佳的主元數(shù)。 最后，由SVM分類器完成目標識別。支持向量機是目前針對小樣本統(tǒng)計估計和預測學習的最佳理論和識別方法。本文中將數(shù)據(jù)集分為兩部分，一部分作為訓練集，另一部分作為測試集，并采用徑向基函數(shù)作為核函數(shù)驗證識別結(jié)果。 本文采用了以人體寬度向量為步態(tài)特征，并將PCA和SVM相結(jié)合來進行步態(tài)識別的方法，它