静态特征和动态特征融合的步态识别

提出一种融合步态运动中的人体形状静态特征和动态特征的步态识别算法:使用改进的Hu矩表达人体轮廓特征,用于描述步态序列的静态特征;依据人体解剖学的知识定位下肢关节点,并提取两脚间的步幅,用于描述步态序列的动态特征;最后,将这两种特征进行组合处理。实验结果表明本文的算法具有不错的识别效能。     

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。     

基于支持向量机的人体轮廓特征的识别

首先,应用背景差方法分割出运动人体轮廓,对外轮廓沿人体中线投影可以得到前后两个向量,合成1D向量作为步态特征。为有效抑制观察视角及鞋帽服饰等外界因素的干扰,克服目前常用整体模型步态识别算法的不足,提出将人体轮廓面积特征与支持向量机分类器相结合的识别方法。该方法在步态序列图像的人体轮廓进行提取和规格化,将轮廓图叠加后进行网格式划分,提取轮廓单元模块面积作为步态特征识别参量。使用南佛罗里达大学的步态数据库,分别采用线性、多项式和径向基内核函数对不同外界因素条件下的数据进行实验,该方法的正确识别率为82％～100％,且对视角及鞋帽服饰的干扰不敏感,具有更强的鲁棒性。实验表明人体轮廓面积更能反映步态特征,将该面积特征与SVM分类相结合可以获得更好的识别性能。     

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。     

一种轮廓变化图像小波矩的步态识别

针对计算机视觉中的步态图像提取问题,提出了一种基于行人轮廓变化的人体步态识别方法.对图像序列进行预处理,提取并采样行人轮廓,通过分析基于区域直方图的运动信号来估计2个单步长度,叠加前后帧间的新增轮廓区域和消失轮廓区域,从而构造出2组运动历史图像,并用其表达行人的步态特征,最后采用小波矩不变量提取这2组图像的特征,以作分类和识别之用.经Soton数据库实验表明,所提算法能很好地体现步态的时变信息和空间信息,大大降低了计算维数,所用小波矩的特征向量不仅具有平移、缩放和旋转不变性,而且具有局部性和多分辨率特征,正确识别率可达88.20%.     

基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类

提出了一种基于不变矩特征和神经网络的医学图像识别模型·所设计的识别模型包括不变矩特征提取、不变矩矢量标准化、模糊化预处理、BP网络与竞争选择·利用不变矩方法提取医学图像的特征矢量,能有效检测出具有平移、旋转和比例变化的图像,利用神经网络作为分类器对提取的特征矢量分类,使用模糊化的方法先对输入特征数据做预处理再进行识别,每一个图像模式归属于某一类是以0到1的数字代表其归属程度·实验结果验证了模型的有效性,训练好的网络有很好的分类能力·     

基于连续隐马尔科夫模型的步态识别

步态识别主要是通过人体走路的姿势来识别人的身份，近来年，步态作为一种生物特征识别技术备受计算机视觉研究者的关注．给出了基于连续隐马尔科夫的步态识别方法：研究了静止背景下人体步态的检测以及基于步态的人体身份识别技术，主要包括背景建模、人体检测、轮廓特征提取及连续隐马尔科夫识别和分类．在小数据库上取得了超过95％的识别率；实验结果表明，本方法有效．     

基于不变矩和SVM的步态识别

步态识别是生物识别领域的研究热点之一,文章首先提取步态序列图像的不变矩,并利用主成分分析法（PcA）进行特征处理,最后使用支持向量机（SVM）进行分类。通过在步态数据库上进行实验,达到了较高的识别率。     

基于不变角度轮廓线的三维目标识别

三维物体的快速准确识别是研究的热点.根据局部特征变换的特点,提出了不变角度轮廓线的识别方法.算法通过点云矢量特征对物体进行局部分割,利用欧式距离、测地距离以及角度三个变量,建立其不变角度轮廓特征描述,进一步提取不变矩特征,构建特征向量数据库集.被识别物体的特征描述和数据库中特征进行夹角余弦匹配,可完成物体的识别.通过识别实验以及识别算法性能分析,结果表明算法具有较高的识别率和识别效率,可以用于复杂点云物体识别.     

低阶不变矩人耳识别方法

介绍了不变矩原理及特点,由于高阶矩对噪声敏感,提出一种低阶不变矩分子区域人耳识别方法.对分子区域的人耳图像,提取各个区的低阶不变矩首尾相连组成一组特征矢量,作为耳识别模型.在北京科技大学建立的图像库遍历实验后,结果表明,低阶矩识别效果好于高阶矩,分区好于整体.划分32区低阶不变矩达到100%的识别率.