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.     

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.     

基于手机加速度与步态不对称特征的身份识别

为解决现有步态识别准确率低的问题,通过研究人体走路左右步态不对称的特点,提出了基于左右步态特征提取的精确步态识别方法.与以往步态识别方法采用摄像头、地板传感器以及高采样率的传感器相比,通过智能手机中的加速度传感器采集数据.在低采样率状态,采集50名志愿者的正常行走加速度数据,使用小波变换方法提取加速度的特征点,对所有志愿者进行左右步态特征的相似性和差异性测试,证明了将左右步态区别提取的可行性.采用动态时间规整算法特征序列进行匹配.仿真结果表明基于左右步态特征的提取方法较好地提高了身份识别的准确率,平均错误率15.2%,为步态识别提供了一个新的思路.     

步态识别技术研究进展

步态识别是一种通过人的行走方式识别人身份的技术,是生物识别领域的重要研究课题之一.首先介绍步态识别的背景和研究意义;其次介绍在步态分割、特征提取、步态识别方面的研究现状;最后分析步态识别的研究困难和未来发展趋势.     

基于步态的身份识别技术

基于步态的身份识别是生物识别领域的新兴问题,与传统生物识别技术相比,步态识别技术具有远距离识别性、非侵犯性、难以伪装和隐藏以及易于采集等优点,引起了国内外学者的注意。本文首先介绍了几种传统的生物识别技术,然后重点介绍了基于步态的身份识别技术的理论基础、算法流程、特征提取方法以及面临的机遇与挑战等。     

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.     

基于时—频分析的步态模式自动分类

针对不同路况和运动模式下的高维、非线性、强耦合和高时变下肢加速度信号的识别问题,提出了一种基于时--频分析的步态模式自动分类方案.利用三轴加速度传感器采集运动时小腿在矢状面、冠状面和横切面的加速度信号,利用五阶Daubechies小波基对其进行特征提取,并采用线性判别式分析进行降维,最后利用决策树和支持向量机对得到的精简步态特征进行模式分类.实验结果显示两种分类器的总体分类准确率均达到90%以上,个别步态分类可达到100%,验证了特征提取和降维方法的合理性和有效性.     

基于稀疏表示的步态识别

提出一种基于稀疏表示的方法,采用CASIA-B和CUSD步态数据库进行步态识别.首先对步态序列中心化及归一化处理,之后提取了步态的主动能量图像(AEI),AEI很好地表达了步态中的动态信息,以此作为步态的特征图像,并对特征AEI采用两种方式稀疏表示:一是采用基于重构误差的方法建立字典、更新字典及分解系数;二是采用基于区分辨别字典的方式建立字典、更新字典及分解系数.系数分解采用的是正交匹配追踪算法.实验证明提出的方法识别准确性高,识别速度快,适合实时性要求高的场合.     

步态识别技术综述

随着视频监控技术的发展,步态识别逐渐成为生物特征识别技术中的重要方法。步态识别技术不同于其他生物特征识别方法,其具有非接触性、非侵犯性、不易伪装等特点,能在较远距离对目标进行比对识别。简述步态识别的基本原理,从步态分割、特征提取、步态比对以及在公安实践中的应用等方面阐述步态识别技术的发展,并展望了步态识别技术未来的发展方向。     

步态识别综述

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。对步态识别所涉及到的运动分割、特征提取、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题及未来的研究方向进行了讨论。     

洞庭湖湿地中鸟的图像色彩与纹理特征融合识别算法研究

为实现鸟类物种识别和自动化观测,针对鸟的图像的自动提取和识别过程中的问题,开展了一系列的研究工作.首先对鸟的彩色图像进行二值化,接着采用Log算法对鸟的轮廓进行提取,然后对鸟进行初步颜色特征提取,对特征颜色较明显的鸟进行粗分类,再接着对特征色不太明显的鸟类进行基于灰度共生矩阵算法的纹理特征提取,最后对提取的纹理特征进行BP神经网络分类,最终达到对鸟的识别.实验结果表明,平均识别正确率达到70%以上.     

基于能量的信息融合步态识别

针对步态能量图(GEI)和图像序列的Radon变换可以表征图像能量的特点,提出这两种形式的能量特征相融合的方法进行身份识别.在周期分割后的特征提取阶段分别使用GEI结合行列相结合的二维主成分分析((2D)2PCA)方法和对步态序列图像进行Radon变换,在周期模板构造后用列方向的二维主成分分析(2DPCA)降维方法进行数据压缩.在识别阶段,采用多视角及多特征在决策层的融合方法.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,结果表明所提的步态识别方法具有较高的识别性能.     

基于支持向量机的步态识别新方法

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．     

两级2维局部判别嵌入特征提取的SAR图像识别方法

提出一种基于两级2维局部判别嵌入(2DLDE)特征提取方法,并将其应用于SAR图像目标识别.该方法以矩阵的形式处理单个样本数据,对SAR图像采用两级特征提取,先后对图像矩阵从行列两个方向进行投影变换,避免了LDE方法将图像数据转化为向量带来的维数灾难和小样本问题,同时增强了特征判别性.结合相应的图像预处理过程和分类方法,应用两级2维局部判别嵌入特征提取方法对MSTAR SAR图像数据进行实验,证明了该文方法的有效性和优越性.     

基于灰度共生矩阵和BP神经网络的道床板结识别

将神经网络处理非线性问题的优势和灰度共生矩阵描述纹理的经典算法应用于铁路道床板结的识别研究.本文通过改进Hough变换的方法来检测定位道床区域,然后采用灰度共生矩阵对正常的道床和板结的纹理图像进行特征提取,探索基于BP神经网络进行道床板结检测和识别的方法,实现了道床板结识别的算法.实验结果表明,有较好的效果.     

采用支持向量机评估老年人步态对称性的研究

采用支持向量机（SVM）评估老年人步态的对称性.将鉴别老年人下肢左、右两侧的步态模式相似性问题转化为二分类问题,通过识别老年人下肢左、右两侧的步态模式,确定其两侧步态模式相似性的差异,判断其步态的对称性.采集24名健康老年人下肢左、右两侧的步态数据,采用交叉验证方法评估SVM泛化能力,测试了多项式核、径向基核、线性核.结果表明,多项式核、径向基核的泛化能力优于线性核,基于多项式核的SVM识别左、右两侧老年人步态模式的分类正确率较高（88%）,可有效地提取步态模式的非线性信息.SVM有望成为评估老年人步态对称性的一个有效的工具,有助于及早预防老年人跌倒和老年性疾病发生,提高老年人生活质量.     

基于多通道步态集合的跨视角步态识别

为了提高步态识别的识别效率,提出了一种基于多通道步态集合的步态识别算法.算法中将一个周期的步态轮廓图进行归一化处理后,通过步幅的大小将周期内的轮廓图划分为7个通道,每个通道内的轮廓图按照平均步态来处理,得到7通道的步态模板.结合卷积神经网络的优异性能,将该多通道步态模板(period energy im-age,PEI)当成图像集作为网络的输入,让网络自身去提取步态模板之间的时序关系.在此基础上,使用增强约束的Triplet Loss函数来学习到最优的特征和距离度量,使最终的训练更加有效.通过在标准数据集CASIA-B上的实验结果表明,与之前多数算法相比,所提出的算法在跨视角的情况下能取得很好的识别效果.     

基于生物中枢模式发生器原理的四足机器人

传统由人工规划产生的步态是比较僵硬的、缓慢的,缺乏灵活的自组织能力,与真正的动物步态存在很大差别.该文提出了机器人生物步态的概念.以生物的中枢模式发生器(central pattern generator, CPG)模型为核心建立四足机器人运动控制系统,建立CPG网络的权重矩阵与步态的对应关系.采用不同的权重矩阵得到四足机器人的典型步态.根据哺乳动物的肢体运动关系,建立机器人膝髋关节运动关系方程.通过仿真验证了基于生物CPG控制机理的机器人节律运动控制方法是有效的,机器人生物步态的实现是可能的.     

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。