基于下肢动静态特征融合的步态识别

针对目前步态识别研究中基于单一特征算法识别率低,多特征融合算法又过于复杂的问题,提出一种简单有效的步态识别算法。提取下肢肢体角度为动态特征,肢体长度为静态特征,另外引入动静态兼顾的可变区域面积特征,最后融合得到联合特征向量并引入一种最近邻模糊分类器进行分类。在CASIA步态数据库上进行大量的实验。实验结果表明,在降低融合算法计算复杂度的同时,识别率相对于单个特征有了很大提高。