视频下的正面人体身份自动识别

• 作者: 王科俊 贲晛烨 马慧
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 身份识别 步态识别 Adaboost 人脸特征 正面步态周期检测
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 69-74
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3786字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201009005

摘要

为了能够实现视频下正面人体身份的自动识别,设计的系统包括Adaboost行人检测、Adaboost人脸检测、肤色验证、步态预处理、周期检测、特征提取以及决策级融合识别等模块.通过行人检测模块可以自动开启人脸检测模块和步态周期检测模块.实验结果表明,提出的根据下臂摇摆区域确定步态周期的方法对正面步态周期检测准确,计算量小,适用于实时的步态识别.采用人脸特征辅助步态特征在决策级的融合方法是解决视频下身份识别的新思路,在单样本的步态识别中,融合人脸特征可以提高识别精度.

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	山东大学信息科学与工程学院	15	186	10.0	13.0
4	马慧	哈尔滨工程大学自动化学院	9	206	7.0	9.0