基于步态特征的身份识别算法研究

• 作者: 肖可
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 身份识别 支持向量机 特征融合 傅里叶变换
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 286-289
• 分类号: TP391
• 字数: 2905字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.04.070

摘要

步态识别根据人走路的姿势进行身份识别,由于人在行走时在空间呈现出的不同几何模式,单一几何特征难以全面描述步态特征,导致身份识别正确率不高.为提高身份识别的正确率,提出一种空间和频率特征模式相融合的身份识别算法.首先利用摄像机采集步态图像序列,然后分别采用极坐系和傅里叶变换提取步态空间特征和频率特征,并对两种特征进行融合,最后采用支持向量机对融合特征进行学习和分类,进行身份识别.结果表明,相对于单一步态特征为参数的身份识别算法,融合算法的身份识别正确率有了明显提高,且具有更好的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖可	湖南科技学院计算机与通信工程系	7	24	3.0	4.0