基于人体关节点定位的步态识别技术研究

• 作者: 周倩 姚爱琴 孙运强 鲁旭涛
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 生物学
• 关键词: 步态识别 人体骨架 关节点定位 关节角度 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: Q334
• 语种: 中文
• DOI: 10.19652/j.cnki.femt.1801308

摘要

对于侧面视角下视频监控系统采集的行人序列, 人脸识别、虹膜识别等特征识别技术都难以进行身份识别的情况, 研究了基于人体关节点定位的步态识别技术.对人体的关节点定位, 提出一种基于人体轮廓与骨架的方法, 首先用改进的ZS细化算法提取人体骨架, 然后在轮廓图上结合骨架进行关节点定位.计算关节角度作为步态特征, 将不同人的步态特征用支持向量机 (support vector machine, SVM) 进行分类识别.在中科院CASIA步态数据库上进行识别验证和方法对比, 结果表明该方法具备更好的识别率并且对穿大衣和背包状态具有鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙运强		146	962	13.0	25.0
2	姚爱琴		79	392	8.0	15.0
3	鲁旭涛		25	31	3.0	5.0
4	周倩		2	0	0.0	0.0