宁波市自然科学基金(2008A610011)
- 作品数：2 被引量：14H指数：2
- 相关作者：陈实高有行马天骏更多>>
- 相关机构：西安电子科技大学浙江万里学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金宁波市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种轮廓变化图像小波矩的步态识别被引量：8
- 2009年
- 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%.
- 陈实高有行
- 关键词：步态识别运动历史图像小波矩
- 用行人轮廓的分布直方图分类和识别步态被引量：6
- 2009年
- 现有的步态识别方法对行人轮廓匹配的鲁棒性差,识别率不高.提出了一种基于轮廓直方图分布的行人步态识别方法.首先提取行人二值轮廓序列;然后通过人体局部轮廓的点分布直方图获取步态周期;继而构造表达帧间关系的周期步态平面,设计一种直方图分布的描述子获得帧姿态特征值,计算出姿态轮廓特征分布间的Jeffery距离,结合动态时间规整技术获取了测试序列和参考序列间的匹配相似度,最终完成了识别.在Soton步态数据库上进行了实验,提出算法的正确识别率可达87.59%,与相关文献的对比分析表明算法是有效的.
- 陈实马天骏高有行
- 关键词：步态识别步态分析
