| 基于支持向量机的步态识别新方法 |
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| 引用本文： | 薛召军,李佳,明东,万柏坤. 基于支持向量机的步态识别新方法[J]. 天津大学学报(自然科学与工程技术版), 2007, 40(1): 78-82 |
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| 作者姓名： | 薛召军 李佳 明东 万柏坤 |
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| 作者单位： | 天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津300072 |
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| 摘 要： | ![]()
为了能更好地提取步态识别参量，克服目前常用步态识别算法的不足，提出了基于频域特征提取与支持向量机（SVM）识别的新方法．首先提取下肢关节点的两维空间运动数据并进行离散傅里叶变换，然后在频域进行窗口滤波，提取中间频段的幅值和相位，以此作为步态特征识别量输入至SVM进行分类识别．使用中国科学院自动化研究所的步态数据库，分别以SVM和人工神经网络（ANN）进行识别，其正确识别率分别为84％-93％和77％-88％，表明本文的新算法具有更好的识别性能．
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| 关 键 词： | 支持向量机 步态识别 傅里叶变换 特征提取 |
| 文章编号： | 0493-2137（2007）01-0078-05 |
| 修稿时间： | 2006-03-272006-07-04 |
SVM-Based Gait Recognition |
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| XUE Zhao-jun,LI Jia,MING Dong,WAN Bai-kun. SVM-Based Gait Recognition[J]. Journal of Tianjin University(Science and Technology), 2007, 40(1): 78-82 |
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| Authors: | XUE Zhao-jun LI Jia MING Dong WAN Bai-kun |
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| Affiliation: | School of Precision Instrument and Opto-Electronics Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | support vector machine gait recognition Fourier transform feature extraction |
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