特征融合的多视角步态识别研究

• 作者: 王修晖 王竣
• 来源期刊: 中国计量大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Gabor小波 步态能量图 特征融合 改进的KPCA 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 234-240,268
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5972字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-2835.2017.02.016

摘要

针对单一特征步态识别率低的问题,提出一种将步态能量图(Gait Energy Image,GEI)中动态部分和Gabor小波特征融合的步态识别算法.首先,通过运动目标检测及二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图,再进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图,并从中分割出动态部分.然后,利用Gabor小波从步态能量图的动态部分中提取不同角度的信息,将两步态特征融合在一起,对融合后得到的特征向量用改进的KPCA方法进行降维.最后,将降维后的融合特征向量输入到基于多分类的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中,从而完成步态的分类和识别.经过在中国科学院自动化研究所CASIA步态数据库上进行实验,取得了很好的识别效果,实验结果表明,与单一特征的步态识别方法相比,融合后算法的识别率提高了约10%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王修晖	中国计量大学信息工程学院	17	117	7.0	10.0
2	王竣	中国计量大学信息工程学院	3	24	3.0	3.0