基于特征融合和神经网络对步态识别仿真研究

• 作者: 张秋红 杨新锋 苏锦
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 生物特征 步态识别 神经网络 特征融合
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 235-237,245
• 分类号: TP391
• 字数: 2882字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.08.057

摘要

研究人体步态识别问题,根据人体步态变化特点,提出一种基于特征融合和神经网络的步态识别算法.首先采用时域差分法对运动人体轮廓进行分割,然后分别提取空间特征和频率特征,将两步态特征融合在一起,最后将得到的融合特征向量输入到神经网络进行学习,从而实现步态的分类和识别.在CASIA步态数据库上进行对比仿真,仿真结果表明,方法不仅克服了单一特征提取方法存在的缺陷,同时提高了步态识别正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏锦	南阳理工学院计算机科学与技术系	14	48	5.0	6.0
2	杨新锋	南阳理工学院计算机科学与技术系	59	183	7.0	9.0
3	张秋红	南阳理工学院计算机科学与技术系	11	44	4.0	6.0