基于WM-CoSaMP重构算法的压缩感知在步态识别中的应用研究

• 作者: 于重重 李明星 王红红 苏维均
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 步态识别 特征提取 压缩感知 投影观测 重构 基于小波树模型的压缩采样匹配(WM-CoSaMP)
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 291-294
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.01.068

摘要

针对步态识别中步态特征提取高维处理的复杂性,在研究压缩感知理论的基础上,提出将压缩感知理论应用于步态识别中的步态特征提取方面.在充分利用步态图像稀疏性的前提下,利用观测矩阵对步态图像进行投影观测,得到的观测值作为步态特征用于步态识别中,实现了特征提取的降维处理,大大降低了计算的复杂性.在步态图像的重构方面,在压缩采样匹配追踪(CoSaMP)的基础上,提出了基于小波树模型的压缩采样匹配(wavelet model-CoSaMP,WM-CoSaMP)的重构算法,进一步提高了重构精度.通过对比实验,验证了WM-CoSaMP重构算法的优越性,以及压缩感知在步态特征提取方面的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏维均	北京工商大学计算机与信息工程学院	48	448	11.0	19.0
2	于重重	北京工商大学计算机与信息工程学院	99	762	14.0	23.0
3	李明星	北京工商大学计算机与信息工程学院	1	2	1.0	1.0
4	王红红	北京工商大学计算机与信息工程学院	4	18	2.0	4.0