基于核协同表示的步态识别

为了提高跨视角下的步态识别率,分析识别率低的原因,原因之一归咎于通常采用线性降维的方法进一步提取步态特征,而实际上,特征数据之间可能存在着非线性的关系,故采用核主成分分析法对特征数据进行非线性降维处理,设计了一种核协同表示的步态识别方法。该方法获取步态能量图,采用核主成分分析法对步态能量图数据进行非线性降维处理并提取步态特征,并用协同表示的方法进行分类。实验结果表明:在90°视角下,采用多项式核函数的识别效果明显优于采用高斯径向基核函数的识别效果;该方法在跨视角下取得了显著的识别效果,与其他算法相比,识别率提高了10%以上;该方法的识别速度约是协同表示的识别速度的1~2倍。