光流分量分解的步态识别

• 作者: 刘延钧 杨天奇 罗正平
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 步态识别 光流 主成分分析 线性判别分析 动态时间规整 特征融合
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 295-300
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6950字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.9.059

摘要

步态识别因其远距离和难于伪装等特点在生物识别技术中颇受关注.针对目前特征提取方法信息量不足的现状,提出一种基于光流分量分解的步态识别方法,对步态光流图中横向分量和纵向分量为正的部分按行、列进行分解,求出每行和每列的光流横、纵向分量,得到4个特征向量.根据训练得出的每个特征向量在识别过程中的权重进行特征融合.将主成分分析和线性判别分析相结合,用动态时间规整算法进行匹配,最后采用最近邻分类算法分类.在CASIA Database B和C上的实验表明,该方法在正常、背包和穿大衣的条件下分别得到了97％,90％和64％的识别率,在慢速和快速行走的条件下分别得到了88％和87％的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨天奇	暨南大学信息科学技术学院	44	282	9.0	14.0
2	罗正平	暨南大学信息科学技术学院	2	6	2.0	2.0
3	刘延钧	暨南大学信息科学技术学院	1	3	1.0	1.0