基于加权行质量向量的步态识别方法

• 作者: 王磊 肖德贵
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 步态识别 线性判别分析 行质量向量 归一化欧氏距离
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 215-217
• 分类号: TP391
• 字数: 3830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.11.074

摘要

为在降低样本训练时间的同时提高数据分类能力,提出一种基于加权行质量的步态识别方法,提取人体轮廓行质量向量作为步态特征,分析特征向量各元素的贡献度从而对特征向量进行加权,采用归一化欧氏距离度量相似度,并使用最近邻分类器进行分类.在CASIA数据库上的实验结果表明,该步态识别方法既满足步态识别对实时性的要求又保证较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	湖南大学计算机与通信学院	30	366	10.0	18.0
2	肖德贵	湖南大学计算机与通信学院	27	280	9.0	16.0