基于模糊主成分分析的步态识别

提出针对步态能量图的基于模糊主成分分析的步态识别算法。通过对原始步态序列进行预处理得到步态能量图,利用模糊主成分分析提取出特征值和对应的特征向量,获得模糊主成分后将其映射到低维空间,并使用最近邻法进行分类。在CASIA数据库上对算法进行验证,实验结果证明,该算法与同类算法相比具有更好的识别性能。     

基于时间保持能量图和Radon变换的步态识别

Radon变换把图像从坐标空间映射到Radon空间,因其可以保存频率信息而被应用在步态识别算法中。主要从频率角度入手,着力提高基于Radon变换的步态识别算法的识别正确率,提出了基于时间保持能量图的Radon变换步态识别算法。传统的步态能量图是对步态周期中经过归一化的人体轮廓图求算术平均而得到的步态特征表示,最近提出的时间保持能量图在保持步态能量图的优点的基础上,保留了步态序列的时间信息,在改进的步态周期检测算法的基础上,提出将时间保持能量图和Radon变换结合到一起的步态识别算法。也对结合不同数据空间的特征如频率、形状等做了初步探讨。     

应用核独立成分分析进行弱周期性步态识别研究

提出一种基于时空能量图和核独立成分分析的步态特征表达和步态识别方法,利用步态序列图像的非线性特征和高维统计信息,并消除识别算法对时间配准和步态周期定位的依赖,时空能量图集成了步行运动信息中时间与空间变化的特点,并极大地减少了特征的数据量。针对10人值班的涉密场所进行步态识别正确率达到93.9%。实验结果表明该算法具有较好的识别性能和相当低的空间需求和计算量。     

基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别

针对从多帧步态中更有效提取步态特征的问题,提出了一种基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别算 法．首先采用背景减除方法提取出人体的侧影轮廓,通过分析轮廓宽度向量的自相关性计算出步态的周期,并得到 平均步态能量图．接着利用二维离散余弦变换获得平均步态能量图的空间特征信息,然后把能量图的观测块转化为 观测向量实现了步态识别．最后运用最近邻法在两个不同的数据库上进行算法验证,实验结果表明该算法具有较好 的识别性能．     

一种基于静态和动态特征的步态识别新方法

最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(Gait EnergyImage,GEI)是一种有效的步态表征方法。把步态能量图分解为身体相关能量图(Body-Related GEI,BGEI)、步态相关能量图(Gait-Related GEI,GGEI)、身体步态相关能量图(Body-Gait-Related GEI,BGGEI)3部分,利用傅立叶描绘子对身体相关能量图(BGEI)、身体步态相关能量图(BGGEI)进行描述,利用Gabor小波提取步态相关能量图(GGEI)的幅值特征,分别研究了它们的识别能力,并在Rank层和Score层融合步态相关能量图(GGEI)、身体步态相关能量图(BGGEI)这两部分信息用于步态识别。该算法在CASIA数据库上进行的试验取得了较高的正确识别率。     

基于关键帧能量固定的步态识别

步态作为一个新兴的生物特征,具有广泛的应用前景。现阶段比较成熟的非模型化方法步态能量图,能将一个步态序列表示为单幅的灰度图像,对噪声有较好的鲁棒性和较好的识别效率,但是不能很好的适应人行走速度的改变。因此,本文提出了一种基于关键帧能量固定的步态识别方法。该方法在步态能量图的基础上,对步态序列的关键帧进行了能量固定,将步态能量图转变成为能量固定后的步态能量图再进行特征的提取和识别。实验结果表明,该方法相对传统的步态能量图,能更好的适应速度对识别的影响。     

基于稀疏表示及分段帧差能量图的步态识别

针对在提取步态轮廓特征时,步态识别算法复杂、运算时间长、难以满足实时性需求的问题,提出了一种基于稀疏表示及分段帧差能量图的步态识别方法.首先,建立改进的分段帧差能量图(SFDEI)作为步态的特征图像;对每个分段的帧差能量图建立字典,采用改进的正交匹配追踪算法对系数快速分解;最后,应用隐马尔可夫模型(HMM)对改进的分段帧差能量图建立步态识别模型.实验采用CASIA B步态数据库,以90视角进行实验.结果表明方法有较高识别率,同时可满足实时性需求.     

基于分块双向二维主成分分析的步态识别

提出了一种基于步态能量图和分块双向二维主成分分析进行步态特征的算法。首先对图像序列预处理提取运动轮廓,通过分析区域分布直方图检测出运动周期,生成步态能量图描述步态的空间和时间特性,继而使用分块双向二维主成分提取步态特征用以分类,最后在USF步态数据库上测试,并与其它几个算法进行比较。实验结果显示,该方法有更高的识别率和更低的计算复杂度。     

基于帧差能量图行质量向量的步态识别算法

为了有效地捕捉步态的连续性动态信息,快速进行身份认证和识别,提出一种以帧差能量图（FDEI）的行质量向量作为步态特征的步态识别方法。该算法通过目标检测、二值化、形态学处理、连通性分析等预处理后得到步态轮廓图像,并利用其序列的宽度进行准周期性分析,再用连续隐马尔可夫模型(CHMM)对所提取的步态帧差能量图行质量向量进行模型参数训练和识别。在CASIA数据库上进行了仿真实验,结果表明该算法具有特征提取简单、特征维数低、识别速度快和识别率高的优点,可以满足实时识别的需要。     

一种改进的步态识别方法

步态识别通过人体走路的姿势来识别人的身份。近年来,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。对某个人的一个步态序列利用动态Viterbi算法得到一个样本姿态序列,对其多个步态样本姿态序列的对应姿态取平均得到这个人的特征姿态序列,对特征姿态采用主成分分析法和线性判别分析法处理特征空间,并用最近邻法进行识别。利用CASIA数据库对本文方法进行验证,取得了较高的识别率,并对体形变化具有较强的鲁棒性。     

基于加权行质量向量的步态识别方法

为在降低样本训练时间的同时提高数据分类能力,提出一种基于加权行质量的步态识别方法,提取人体轮廓行质量向量作为步态特征,分析特征向量各元素的贡献度从而对特征向量进行加权,采用归一化欧氏距离度量相似度,并使用最近邻分类器进行分类。在CASIA数据库上的实验结果表明,该步态识别方法既满足步态识别对实时性的要求又保证较高的识别率。     

结合无符号Laplace谱特征的触觉步态识别算法

针对单纯利用压力点分布特征进行触觉步态识别的不足,提出了一种结合无符号Laplace谱特征的动态触觉步态识别算法。利用足底压力数字化场地采集常速、快速和慢速三种情况下的触觉步态数据,生成足底压力分布图像,并根据足底解剖学的结构划分区域;以足底压力图像各区域为节点构造结构图,并采用无符号Laplace矩阵表示;通过对该矩阵进行奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）获取谱特征,并结合形状特征得到触觉步态特征;选择“一对一”的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）多分类方法,按照人在行走过程中不同的速度分别构造分类器,从而实现动态触觉步态的识别。实验结果表明该识别算法对不同速度样本数据的触觉步态识别正确率都较高。     

Improved gait recognition by multiple-projections normalization

Recognizing people by gait promises to be useful for identifying individuals from a distance; in this regard, improved techniques are under development. In this paper, an improved method for gait recognition is proposed. Binarized silhouette of a motion object is first represented by four 1-D signals that are the basic image features called the distance vectors. The distance vectors are differences between the bounding box and silhouette, and extracted using four projections to silhouette. Fourier Transform is employed as a preprocessing step to achieve translation invariant for the gait patterns accumulated from silhouette sequences that are extracted from the subjects’ walk in different speed and/or different time. Then, eigenspace transformation is applied to reduce the dimensionality of the input feature space. Support vector machine (SVM)-based pattern classification technique is then performed in the lower-dimensional eigenspace for recognition. The input feature space is alternatively constructed by using two different approaches. The four projections (1-D signals) are independently classified in the first approach. A fusion task is then applied to produce the final decision. In the second approach, the four projections are concatenated to have one vector and then pattern classification with one vector is performed in the lower-dimensional eigenspace for recognition. The experiments are carried out on the most well-known public gait databases: the CMU, the USF, SOTON, and NLPR human gait databases. To effectively understand the performance of the algorithm, the experiments are executed and presented as increasing amounts of the gait cycles of each person available during the training procedure. Finally, the performance of the proposed algorithm is comparatively illustrated to take into consideration the published gait recognition approaches.     

监督最大差伸展算法及其在步态识别中的应用

在步态识别过程中影响步态识别性能的因素很多。为了提高步态识别率,在最大差异伸展(MVU)算法的基础上,提出了一种监督MVU算法并应用于步态图像识别中。该方法能够通过线性变换找到一个最佳子空间,使不同子流形数据更分散、同一流形数据更紧密。由真实的步态图像数据库上的实验结果证实了所提出算法的有效性和可行性。     

加权CCA多信息融合的步态表征方法

为了解决步态识别中步态表征不完备的问题,提出了一种新的步态表征方法。该方法是在步态流图的基础上,将能够表征时序信息的步宽特征编码到颜色空间,得到三通道的彩色类能量图,采用典型相关分析将多通道信息融合成单通道,同时去除了特征间的冗余信息,得到了更丰富的有益识别的步态特征。实验结果表明,提出的新方法能够有效提取步态特征,步态识别率得到显著提高。     

融合奇异值分解和最大间距准则的人脸识别方法

提出了一种融合奇异值分解（SVD）和最大间距准则鉴别分析（MMC）的人脸识别方法。对人脸图像进行奇异值分解,选取较大的一组奇异值构成特征向量,对所有训练样本按照最大间距准则鉴别分析算法计算投影矩阵,把人脸图像矩阵在投影矩阵上投影得到特征矩阵。融合决策阶段,在以上两类特征集中,分别计算待识别样本到所有训练样本的欧氏距离并对得到的两类结果进行加权融合,最后根据最近距离分类器分类。基于ORL人脸数据库上的实验结果表明算法的有效性。     

基于列质量向量和SVM的步态识别

步态识别是根据人行走的方式来识别其身份,以其特有的优势作为一种身份识别手段。为了提高步态的识别率,提出了一种新方法,使用人体轮廓列质量向量表征特征信息,并使用支持向量机进行识别。根据人体轮廓的高度和宽度计算出步态周期,提取每个步态轮廓列质量向量,最后采用支持向量机进行分类识别。为了验证所提出方法的有效性,在CASIA步态数据库上进行了充足的实验,验证了该方法具有较高的识别率。     

基于LBP和HOG特征分层融合的步态识别

针对步态能量图（GEI）在提取人体信息时只描绘出了轮廓信息,而丢失了内部特征的局限性,提出一种基于人体目标图像的局部二值模式（LBP）与方向梯度直方图（HOG）分层融合的GEI识别算法。该算法步骤包括：首先用光流法提取步态周期,获得一个周期的步态能量图（GEI）;然后分三层提取GEI的LBP特征,得到三层的LBP图像;依次提取每层LBP图像的HOG特征,最后将每层提取的LBP和HOG特征融合,得到每层的新特征;最后将三个新特征依次融合成可以用于识别的最终特征。通过几种方法对CASIA和USF步态数据库的实验对比,提出的算法取得了更高的识别率。