基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法

• 作者: 刘丽丽 王科俊 贲睨烨 陈薇
• 来源期刊: 中国图象图形学报A
• 学科: 工学
• 关键词: 步态识别 步态能量图像 2维主成分分析 行列相结合的2维主成分分析 加权的2维主成分分析
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 2503-2509
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6521字
• 语种: 中文

摘要

为了快速有效地进行步态识别,针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点,提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法.该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓;然后通过人体宽高比的相关信号确定运动周期,再对二值周期序列进行步态能量图像(GEI)合成;最后运用行列相结合的2维主成分分析((2D)~2PCA)方法与加权的2维主成分分析(W(2D)~2PCA)方法提取特征主向量,并采用最近邻分类器进行分类.实验结果表明,该步态识别方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响,而且对于3种不同行走状态的CASIA数据库巾多个视角下拍摄的步态图像可取得很好的识别效果.

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	刘丽丽	哈尔滨工程大学自动化学院	11	151	7.0	11.0
3	陈薇	哈尔滨工程大学自动化学院	11	56	2.0	7.0
4	贲睨烨	哈尔滨工程大学自动化学院	1	40	1.0	1.0