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摘要:
现有的步态识别算法研究几乎全都是基于侧面步态的.提出一种基于正面视角的步态识别方法.首先归一化RGB颜色空间被用来检测和去除阴影,并用背景减除法提取二值化人体轮廓.提出一种专门适用于正面步态的周期检测方法,提取周期关键帧后跟踪轮廓线,并用改进的等角度采样法进行采样以减少计算量.简单高效的傅里叶描述子被用来提取特征向量,进行数据降维后构造步态模板.用最近邻和最近邻标本分类器分别进行分类.在CASIA数据库上的实验表明,该算法不仅具有较低的计算量而且表现出较好的识别性能.
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文献信息
篇名 正面视角的步态识别
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 步态识别 正面视角 去除阴影 傅里叶描述子 步态模板
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 119-125
页数 分类号 TP391.4
字数 5435字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4785.2011.02.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 阮秋琦 北京交通大学信息科学研究所 105 1445 20.0 32.0
2 高海燕 北京交通大学信息科学研究所 3 9 1.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
步态识别
正面视角
去除阴影
傅里叶描述子
步态模板
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
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