基于Matlab的人体膝关节动力学仿真平台设计

在对小腿运动学和膝关节动力学分析的基础上,开发了一款基于Matlab的各种步态下人体膝关节动力学仿真平台.基于反向动力学原理,编写了Matlab计算程序,设计了仿真平台的图形用户界面(GUI),通过读取运动捕捉系统采集的下肢运动信息及三维测力台的支反力,实现了各种步态下膝关节关节力、关节力矩的快速计算.以正常步态为例,通过对一名健康人体右侧膝关节分析,并与Visual 3D软件结果进行对比,验证了该平台的可靠性,从而为人工膝关节置换和膝关节康复运动评定提供了一种新的分析工具.     

基于耦合度量学习的特征级融合方法及在步态识别中的应用

根据耦合度量学习方法能够直接处理不同集合的数据这一特性,将其应用到数据融合领域,提出了一种基于耦合度量学习的特征级融合方法.该方法首先通过增加对原始单个集合中具有相关关系的数据的优化处理,将耦合度量学习方法的目标函数改进成在耦合空间中所有具有相关关系的投影特征均彼此接近,从而使得这些特征的整体分布更满足特征级融合的需求,而后采用串行方式对特征进行融合,最终得到更加有效的特征用来分类识别.将上述方法应用到步态识别中,以解决步态识别中的数据融合问题.采用CASIA(B)步态数据库进行实验分析,结果表明该方法识别效果较好.     

步态与人脸融合的身份识别方法

为了保持步态识别的优势,克服单一生物特征识别的不足,提高远距离的身份识别率,提出了一种步态与侧面人脸在特征层上融合识别方法.首先利用二向图像矩阵主成分分析,对步态能量图和侧面人脸图分别进行特征提取与降维处理,得到初始特征矩阵,并将得到的初始特征矩阵进行矢量化、特征组合,获得组合特征向量.然后利用多重判别分析法对组合特征向量进行特征融合,获得步态与人脸的融合特征向量,最后采用最近邻法进行身份识别.利用CASIA Dataset B步态数据库对上述方法进行了验证.结果表明,该方法提高了身份识别的正确率,验证了该方法的有效性,为多生物特征识别提供了一种新的方法.     

人脸与步态识别技术在人物识别与追踪领域的应用

对人脸和步态识别技术进行回顾与综述,展示其优点与不足.由于单个特征的生物识别系统只能从局部得到有限的性能提升,需要尝试运用多种特征的融合来提高算法的识别性能.通过阐述当前人脸与步态识别融合技术在人物身份识别领域中的研究概况,并对不同方法进行了比较,从而展示融合技术带来的性能提升效果.最后展望了生物特征融合技术在人物身份识别与追踪领域的下一步研究方向.     

人脸与步态识别技术在人物识别与追踪领域的应用

对人脸和步态识别技术进行回顾与综述,展示其优点与不足.由于单个特征的生物识别系统只能从局部得到有限的性能提升,需要尝试运用多种特征的融合来提高算法的识别性能.通过阐述当前人脸与步态识别融合技术在人物身份识别领域中的研究概况,并对不同方法进行了比较,从而展示融合技术带来的性能提升效果.最后展望了生物特征融合技术在人物身份识别与追踪领域的下一步研究方向.     

基于步态序列的跨视角步态识别

为了提高跨视角步态识别的准确率,充分提取步态中的时间信息,提出了一种基于步态序列的跨视角步态识别模型,该模型利用编码器,并引入三元组损失函数,以此提取步态序列的特征,通过使用生成器与判别器,以及连续帧判别损失对编码器进行修正,确保提取具有时间信息的有效步态特征.针对CASIA-B数据集和OU-MVLP数据集,对提出的方法进行了实验研究,且与卷积神经网络和步态能量图方法进行了实验比较,验证了提出方法的有效性.     

基于密集光流的步态识别

作为一种生物特征,步态在视频监控、行为分析等领域具有很大的应用前景.提取步态特征的关键在于对步态在时间、空间两个维度上的变化模式进行描述.基于密集光流提出了一种步态特征提取算法,通过密集光流表征每帧图像人体区域各部位的运动强度和方向,综合一个步态周期内所有单帧特征作为步态周期的特征.利用主成分分析、线性判别分析对步态特征进行降维处理,用支持向量机进行分类,验证提取特征的分类性能.实验结果表明,所提算法采用光流特征,提供了丰富的动态信息,可以很好地描述步态在时间维度上的变化,在与现有步态特征描述算法的对比中,体现出了良好的识别性能.     

移动机器人激光雷达数据的三维可视化方法

为提供周围的三维深度信息,给出了一种对未知环境中移动机器人配备激光雷达所采集的数据进行三维重建的方法.通过激光雷达采集反映深度信息的程距数据,采用边探测方法,对探测交叉节点或极值进行边界分割,并采用几何模型匹配算法处理简单环境.通过对局部三角形环的极限化,构造出较为复杂的三维表面,用最小测距损失算法对不同观测角度的测量值进行融合,实现了三维重视和一定程度的动态交互.实验测试结果表明,在实验室较为简单,物体比较规则的环境里可以比较完备地重建三维场景,所建立的几何模型同样适用于机器人的导航和检测.     

基于多步态特征融合的情感识别

在情感计算、心理治疗、机器人、监视和观众理解等方面,基于步态特征的情感识别有着广泛的应用前景。已有方法表明,考虑手势位置等上下文信息可以显著提高情绪识别性能,且时空信息能显著提高情绪识别精度。但是单纯使用骨骼空间信息无法充分表达步态中的情绪信息。为了充分利用步态特征,本文提出自适应融合的方法,将骨骼时空信息与骨骼旋转角度结合,提升了现有模型的情感识别精度。本文模型利用自编码器,学习人类行走时的骨骼旋转信息,利用时空图卷积神经网络提取骨骼点时空信息,将骨骼旋转信息与时空信息输入自适应融合网络,得到最终特征进行分类。模型在Emotion-Gait数据集上测试,实验结果显示：悲伤、愤怒和中立情绪的AP值比最新HAP方法分别提升5、8、5个百分点;总体分类的平均MAP值提高了5个百分点。     

基于人脸与步态特征的室外作业场景身份核验方法

在建筑、通信、电力等工程行业中,作业人员需要频繁执行室外作业。由于室外环境复杂,许多运维工作存在来自高压、高空、深坑等因素的高风险。安全事故一旦发生,将造成巨大的人员和财产损失。因此,需要在作业过程中对作业人员进行身份核验,以方便监督。然而,在传统的监督方式中,作业现场的人员管理和行为管控完全依靠人工核查,监控视频也依赖人工看守,无法做到人员身份实时核验以及对非作业人员入场的有效预警。针对室外作业场景中的作业人员身份识别,目前的研究方法大多基于人脸识别。人脸识别方法能够在作业人员脸部信息清晰且完整时准确识别出其身份信息。然而,当存在遮挡,以及受检测距离、检测角度等因素影响时,会造成脸部信息不完全或者模糊,导致采用人脸识别方法难以准确识别出作业人员的身份。步态特征是一种描述行走方式的复杂行为特征,包括脚的触地时间、离地时间和人体高度、双手摆动幅值等。相比人脸识别,步态特征识别有以下优点：第一,步态识别适用的检测距离更远,而人脸特征随着检测距离的增加识别难度明显上升;第二,步态特征识别是非主动识别,现场作业人员几乎随时随地处于行走状态,而人脸识别需要识别对象正对检测装置;第三,步态特征具有较强的特异性,不像人脸特征较易被模仿、修改。不过,单独采用步态特征进行识别,虽然在作业人员运动时可以捕捉体态信息进而较为准确地对其进行身份核验,但是无法对静态的作业人员进行身份核验。[JP]针对此问题,提出了一种多特征融合的身份核验方法,结合步态与人脸等多特征进行识别,不受衣着、环境等外在因素的干扰,可以有效提高身份核验的准确率。提出的融合人脸特征和步态特征的多特征身份核验方法包括身份注册阶段、训练阶段与测试验证阶段。身份注册阶段,人工标注人脸与步态信息,并录入人员信息库;训练阶段,首先利用相关网络提取视频中图像序列的步态轮廓图与人脸区域,然后利用深度学习网络模型提取相关特征,构建融合的特征向量与身份ID间的关系;测试阶段,首先判断图像中有无清晰人脸,如果有则使用多特征融合识别方法,否则仅通过步态特征进行特征匹配进而完成身份核验。结果表明,多特征融合方法在中科院自动化所的CASIA-A数据集上的分类准确率达到99.17%,数据集包含的3个视角下的分类准确率分别为98.75%,100%和98.75%。因此,所提方法可以有效提高单人场景中的身份识别准确率,是在室外作业场景中进行身份核验的一种有效方法。     

基于单频涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别

现有基于传统平面电磁波雷达的人体目标识别技术能够实现对步态差异较大的人体目标的分类识别,但在步态精细识别方面面临较大困难。将涡旋电磁波雷达应用于人体步态识别中,尝试通过发射携带有轨道角动量的单频涡旋电磁波来增加雷达回波中的目标信息量,以提高人体步态精细识别能力。首先建立了人体目标的涡旋电磁波雷达回波模型,并仿真生成了3种步态下的回波数据集;然后通过将回波变换到基频,获得目标线多普勒和角多普勒混合信息并用时频图表征,最终将时频图输入到卷积神经网络模型中获得分类结果。仿真实验表明：相比于传统平面电磁波雷达,使用涡旋电磁波可以提升人体步态精细识别能力。     

单像素人体轮廓提取方法研究

在步态识别中,常用轮廓信息来描述人体运动的细节,而单像素人体轮廓是决定步态识别精度的一个关键环节。提出了一种单像素人体轮廓提取方法。首先,使用灰度图像背景差法获取人体区域图像;然后利用数学形态学的方法对人体区域图像进行修复处理;最后,利用边缘像素邻域信息提取单像素的人体轮廓。仿真实验结果表明,提出的方法能够有效地提取不同步态图像的单像素人体轮廓。     

Interframe Variation Vector: A Novel Feature for Gait Recognition

Gait representation is an important issue in gait recognition. A simple yet efficient approach, called Interframe Variation Vector (IVV), is proposed. IVV considers the spatio-temporal motion characteristic of gait, and uses the shape variation information between successive frames to represent gait signature.Different from other features, IVV rather than condenses a gait sequence into single image resulting in spatial sequence lost; it records the whole moving process in an IVV sequence. IVV can encode whole essential features of gait and preserve all the movements of limbs. Experimental results show that the proposed gait representation has a promising recognition performance.     

异构双腿机器人仿生腿的设计与控制实现

提出具有可变瞬时转动中心的多轴膝关节,由多轴4联杆机构组成,具有仿生相似性·建立仿生腿的动力学方程,通过求解逆动力学问题的方法,得出最优步态下的膝关节控制力矩·通过传感器获得步态信息,从计算机中选择与该步态模式相应的力矩控制程序,每种步态模式由学习系统产生·选用磁流变阻尼器(MRDamper)组成的仿生腿反应迅速,动作灵活,与人工腿的步态更对称、更协调·     

基于傅立叶描述符优化形变轮廓插值的步态识别研究

针对现有步态识别算法在步态周期变化时不能很好地保留瞬时信息的问题,提出了一种基于傅里叶描述符优化形变轮廓插值方法。首先,对人类轮廓的周期性形变进行建模;然后,将基于傅里叶系数乘积的新度量作为闭合曲线之间的距离度量,并利用帧插值方法近似识别半周期的起始帧和结束帧;最后,利用步态距离完成最终的步态分类。在OU-ISIR和CASIA步态数据库上的识别精度可分别高达99%、87.34%,分析结果表明,提出的算法在步态周期变化时依然能保留瞬时信息,对行走速度上的轻微变化具有更好的鲁棒性,并且大大降低了整体计算复杂度。     

基于Gabor小波和局部二值模式的步态识别

利用步态对个人身份进行识别已经受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(GEI-Gait Energy Image)是一种有效的步态表征方法,Gabor小波能提取不同方向、不同尺度空间频率特征,因此,首先利用Gabor小波提取步态能量图不同方向、不同尺度的信息,得到其幅值谱图,再利用LBP来提取Gabor幅值谱图的局部信息,相对于LBP直接作用于步态能量图,能提取步态能量图更多方向、更多尺度的局部特征。最后,利用具有良好降维和辨识能力的辨识共同向量(DCV-Discriminant Common Vector)对提取的LBP特征进行维数约减和特征选择,只需利用简单的最近邻分类器就能取得较好的识别效果。该算法在中科院自动化所的CASIA数据库上面进行试验取得了较高的正确识别率。还针对步态识别中的小样本问题提出了一种样本扩充方法,解决了步态识别中的小样本问题,并提高了算法的识别率。     

基于三维动态步态的身份识别方法仿真

根据步态识别人身份的研究中,由于二维步态特征无法完全表示人体特有的动态步伐特征,导致识别受限。提出基于三维动态步态的身份识别方法,以连续步态图像帧为单位,通过立体视觉技术从二维图对不同采样时刻的运动人体三维步态轮廓信息进行提取,提取人体步态三维轮廓后,对其进行无关区域分割,获取和人体行走相关的步态特征。通过构建步态特征变换的几何模型,给出动态三维步态特征的转换过程,依据欧氏距离度量,根据结果实现身份识别。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的识别精度和识别效率,性能较静态方法有较大的改善。     

受限玻尔兹曼机的步态特征提取及其识别

针对步态识别问题,研究了受限玻尔兹曼机的步态特征提取及其识别.主要基于行人图像序列,通过背景分割、归一化以及步态周期的计算,采用叠加方法生成步态能量图,以此作为步态的特征图像,利用受限玻尔兹曼机自动获取步态特征.选取中科院CASIA步态数据库以及支持向量机、孪生支持向量机、神经网络与K-近邻方法对使用受限玻尔兹曼机方法的特征提取进行了研究,同时与主成分分析PCA、线性判别分析LDA、卷积神经网络CNN特征提取与识别方法进行了比较.     

基于积极性区域的红外步态识别方法研究

红外步态图像具有可见度和对比度低的特点,易造成预处理后人体目标分割残缺不全,从而影响步态识别的性能。针对此问题,提出一种基于积极性区域的红外步态识别方法。首先通过将平均步态图像(AGI)划分成头、手臂、躯干、大腿、前腿、后腿和脚等7个区域,然后使用基于Gabor的区域协方差矩阵方法提取每个区域的特征,识别时使用其中6个处理效果相对完好的区域信息,从而剔除了残缺区域对识别结果的影响。该方法在CASIA的红外夜间步态库上进行了测试,取得了较好的识别效果。最后进一步分析了人体各个区域对识别的影响和作用,并提出了积极性区域的概念,用于红外步态识别。实验结果和分析结果表明,本文方法鲁棒性好且有效。