基于步态能量图的特征提取新方法

• 作者: 姜佳楠 李孟歆 贾燕雯
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 步态识别 步态能量图 支持向量机 特征提取
• 年，卷（期）: 2016,（22）
• 所属期刊栏目: 创新实践
• 页码范围: 75-76
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.414
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2016.22.075

摘要

为了更好地提取步态特征,实现更好的分类识别效果,提出了基于带关节点的步态能量图(PGEI),以便表达完整的步态特征,再运用LBP局部二值模式特征提取方法提取图像的特征,最后使用SVM支持向量机进行最后的步态识别.使用中科院自动化所CASIA B步态数据库进行实验,以SVM支持向量机的算法进行识别,分别识别步态能量图GEI和带有关节点的步态能量图PGEI图像,正确率分别为52.17%~56.52%和83.33%~95.83%.这说明,这种特征提取方法具有较好的识别性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李孟歆		78	244	9.0	13.0
2	姜佳楠		2	3	1.0	1.0
3	贾燕雯		2	3	1.0	1.0