基于能量的多特征融合步态识别

• 作者: 刘宇 邢永康
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 增强的步态能量图 Radon变换 行列相结合的二维主成分分析 主成分分析 决策层
• 年，卷（期）: 2010,（34）
• 页码范围: 231-233
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.34.093

摘要

基于Radon变换在一定意义上具有能量特征,结合增强的步态能量图(EGEI),将两种形式的能量特征相融合来进行步态识别.对经过预处理后的周期图像合成EGEI,运用行列相结合的二维主成分分析((2D)2PCA)方法降低特征向量维数.同样,对步态序列图像进行Radon变换,构造周期模板后用主成分分析(PCA)方法降维.识别时将两种特征使用决策层融合的方法获得最终结果.通过在CASIA步态数据库上进行实验,证明以上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	邢永康	重庆大学计算机学院	28	250	9.0	15.0