基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法

• 作者: 刘丽丽 李雪峰 王科俊 贲晛烨
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 步态识别 步态能量图(GEI) 完全二维主成分分析(C2DPCA) 子模式的完全二维主成分分析(SpC2DPCA)
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 854-861
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2009.06.008

摘要

提出一种基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法.首先对步态能量图进行子块划分,自适应地去掉对分类无用的子块.然后分别对每个子图像采用完全二维主成分分析方法进行特征抽取.最后将各个子块的特征合为整体采用最近邻分类器来测试识别.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,通过实验确定分块数目.实验结果表明本文算法明显好于完全二维主成分分析方法,不但有利于提取局部特征,而且对外套变化、背包,行走方向变化的步态识别也较有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王科俊	哈尔滨工程大学自动化学院	188	3114	29.0	47.0
2	贲晛烨	哈尔滨工程大学自动化学院	15	186	10.0	13.0
3	刘丽丽	哈尔滨工程大学自动化学院	11	151	7.0	11.0
4	李雪峰	哈尔滨工程大学自动化学院	8	143	7.0	8.0