基于人體幾何特征的步態(tài)識別算法研究及應用平臺設計.pdf

1、近幾年全球范圍內恐怖襲擊和犯罪活動不斷發(fā)生，各個國家對于社會公共安全越來越重視，視頻監(jiān)控領域因此成為近幾年的研究熱點。人作為視頻監(jiān)控中最重要的主體之一，將同一個人在不同監(jiān)控攝像頭中進行有效識別與追蹤具有非常大的應用價值，行人重識別也因此成為了視頻監(jiān)控領域中非常重要的研究方向?；谏锾卣鞯淖R別因其特征的唯一性成為現(xiàn)階段行人重識別的研究重點，而步態(tài)特征相對于其他生物特征（比如人臉指紋等）具有可遠距離觀察、采集方便等優(yōu)勢，在視頻跟蹤和識別等

2、安防場景中，步態(tài)識別將起到越來越大的作用，具有非常廣闊的應用前景。
　　論文以步態(tài)識別為研究內容，提出了一種基于人體幾何特征的步態(tài)識別算法，同時設計開發(fā)了一套面向應用的智能視頻監(jiān)控平臺。論文的主要研究工作和貢獻如下:
　　(1)在前人目標高度寬度測量的基礎算法上，對消隱點的提取算法以及目標高度寬度測量的誤差矯正進行改進，設計了一套基于單目視覺的目標高度寬度自動測量算法，并應用在現(xiàn)實場景中。實驗結果顯示高度測量百分誤差約為1％

3、，寬度測量百分誤差約為3％，準確度較高。
　　(2)提出了一種側面視角下基于人體幾何特征的行人重識別方法，人體幾何特征包括身高、步幅寬度以及關節(jié)角度，并且將人體下半身關節(jié)點提取算法進行改進，提高關節(jié)點的定位精度，同時針對步態(tài)識別類間模糊類內差大的特點，選用了一種基于距離學習的分類方法。本文提出的算法在中科院的步態(tài)數據集clothes類別上的識別率為56.5％，超越了現(xiàn)有的CGI、bSHI等算法。
　　(3)基于實驗室搭建的視