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摘要:
在视频监控系统中进行实时步态识别,不仅需要保证高识别率,同时需要尽量缩短识别时间.因此,提出一种基于下肢轮廓角度距离和步幅变化的步态识别算法.该算法对提取的轮廓图像按其最小外接矩形进行裁剪,并在保持宽高比不变的情况下,按照所有图像的最大高度进行图像缩放;提取一个周期内所有图像帧的质心高度、步幅,以及以骨盆关节点为依据的相邻两帧图像之间的下肢轮廓角度距离变化率作为步态特征;通过动态时间规整(DTW)算法和K近邻算法分别完成相似性度量和分类识别.实验结果表明,该算法能够较好地平衡识别率和时间代价之间的关系,以较短的时间实现用户身份高识别率,同时对衣着和背包状态具有较好的鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于下肢轮廓角度距离和步幅变化的步态识别算法研究
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 步态识别 下肢轮廓 角度距离变化 步幅变化
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 图像处理与应用
研究方向 页码范围 235-241
页数 7页 分类号 TP391.41
字数 6740字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.02.043
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王希娟 陕西国际商贸学院信息与工程学院 20 32 4.0 4.0
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步态识别
下肢轮廓
角度距离变化
步幅变化
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计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
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