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陈薇

作品数：4 被引量：27H指数：2
供职机构：哈尔滨工程大学自动化学院更多>>
发文基金：黑龙江省杰出青年科学基金国家高技术研究发展计划哈尔滨市科技创新人才研究专项资金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇RADON变...
  • 3篇步态
  • 3篇步态识别
  • 2篇主成分
  • 2篇主成分分析
  • 1篇信息融合
  • 1篇身份识别
  • 1篇识别方法
  • 1篇能量图
  • 1篇二维主成分分...
  • 1篇步态能量图
  • 1篇步态识别方法

机构

  • 4篇哈尔滨工程大...

作者

  • 4篇陈薇
  • 4篇王科俊
  • 3篇刘丽丽

传媒

  • 1篇华中科技大学...
  • 1篇中国图象图形...
  • 1篇2007年全...
  • 1篇第七届（20...

年份

  • 2篇2009
  • 1篇2008
  • 1篇2007
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
基于Radon变换的步态识别系统
步态识别主要通过人体走路姿势来识别人的身份。首先，应用背景减除法分隔出人体轮廓，通过人体宽高比的相关信号确定运动周期。然后，在对二值周期序列进行Radon变换，构造特征向量模板。对所得到的特征向量主成分分析，映射到低维特...
王科俊陈薇
关键词：步态识别RADON变换
文献传递
基于Radon变换的步态识别系统
步态识别主要通过人体走路姿势来人的身份.首先,应用背景减除法分隔出人体轮廓,通过人体宽高比的相关信号确定运动周期.然后,在对二值周期序列进行Radon变换,构造特征向量模板.对所得到的特征向量主成分分析,映射到低维特征空...
王科俊刘丽丽陈薇
关键词：RADON变换主成分分析身份识别
文献传递
基于能量的信息融合步态识别被引量：10
2009年
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.
王科俊贲晛烨刘丽丽陈薇
关键词：步态识别步态能量图RADON变换二维主成分分析
基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法被引量：17
2009年
为了快速有效地进行步态识别，针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点，提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法。该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓；然后通过人体宽高比的相关信号确定运动周期，再对二值周期序列进行步态能量图像（GEI）合成；最后运用行列相结合的2维主成分分析（（2D）2PCA）方法与加权的2维主成分分析（W（2D）2PCA）方法提取特征主向量，并采用最近邻分类器进行分类。实验结果表明，该步态识别方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响，而且对于3种不同行走状态的CASIA数据库中多个视角下拍摄的步态图像可取得很好的识别效果。
王科俊刘丽丽贲晛烨陈薇
关键词：步态识别
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