利用Kinect深度数据的正面步态识别方法

• 作者: 热娜·吐尔地
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 正面步态识别 Kinect深度数据 遮挡场景 RGB 背景减除法
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能驱动的自动化
• 页码范围: 1099-1104
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.170948

摘要

针对公共场合人体目标易被遮挡而造成的识别困难,提出了一种利用Kinect深度数据来解决遮挡场景中正面步态识别的方法.首先,通过在监控区域出入口处的顶部安装深度相机来采集图像,并用背景减除法进行图像分割,再归一化RGB颜色空间来检测和去除阴影完成图像的预处理.然后从前视图提取由Kinect评估的下半身区域骨架结构的周期性变化,从阴影轮廓的深度信息提取后视图对应的特征集,这些特征集保留了高分辨率的步态动作信息.最后,将一个杂乱的测试序列的未遮挡帧与训练序列的匹配帧进行比较,完成最终的识别.实验证明,该方法在计算上有效,并在不同遮挡程度下取得了令人满意的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	热娜·吐尔地	新疆交通职业技术学院运输管理学院	3	1	1.0	1.0