基于线性判别分析和支持向量机的步态识别

• 作者: 刘冀伟 李正熙 王志良 陈锋军 韩鸿哲
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 步态识别 支持向量机 线性判别分析 特征提取 计算机视觉
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 160-164
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3043字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2005.02.006

摘要

提出了基于线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)的步态识别方法.应用背景差方法分割出运动人体轮廓,对人体轮廓进行水平和垂直投影,将垂直和水平投影向量合成为一维步态数据向量.通过线性判别分析对步态数据进行特征提取和压缩,对得到的识别量应用支持向量机进行步态的分类和识别.应用上述方法在CMU步态数据库上进行了实验,实验结果表明本文所提的步态识别方法具有较高的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志良	北京科技大学信息工程学院	256	3435	32.0	46.0
2	刘冀伟	北京科技大学信息工程学院	67	766	15.0	25.0
3	陈锋军	北京科技大学信息工程学院	19	76	4.0	8.0
7	韩鸿哲	北京科技大学信息工程学院	7	202	6.0	7.0
9	李正熙	北京科技大学信息工程学院	3	57	3.0	3.0