基于相位一致性改进的步态识别方法

为克服步态轮廓变化对步态识别的不利影响,采用步态能量图改进对数Gabor相位一致性特征,提出一种新的步态识别方法。利用局部能量计算方法及频率扩展与噪声补偿策略,使提取的步态特征更具识别性和定位性,并对该步态特征进行线性判别分析降维。应用基于欧氏距离的最近邻分类器在CASIA和USF步态数据库上进行测试,结果表明该方法在个体携包行走、穿着和视角变化的情况下均能较好地识别步态轮廓,相比现有步态识别方法具有更高的正确识别率。     

基于加权区域特征的快速步态识别

为提高步态识别率根据不同肢体部位对识别贡献程度的不同,提出一种基于加权区域面积特征的步态识别新算法,将人体轮廓侧影划分为多个可变区域,分别提取每个区域的面积作为步态特征,计算特征向量各元素的贡献度,然后对特征向量进行加权处理,并改进最近邻分类器进行分类,最后在UCSD和CASIA步态数据库上进行充足的实验,实验结果表明了该方法具有较高的识别率。     

一种新的基于区域特征的快速步态识别方法

步态是生物特征识别领域的一个新兴热点，它有以下3大优势：远距离识别、非侵犯性和难于隐藏。由于当前提出的大量步态特征提取算法要么过于复杂，要么识别率不高，难以满足自动步态识别的需要，因此，为了进行准确快速的步态识别，提出了一种新的基于区域特征的快速步态识别方法。该方法首先将检测出的2维人体侧影分为头部、躯干和腿部3个区域；然后分别提取每个区域的目标面积；最后将这些面积特征和人体的宽高比特征一起构成步态特征矢量用于训练和识别。此外，还改进了一种新的N—best分类器，该分类器在一定程度上提高了算法的识别率。实验结果表明，该新方法不仅简单快速，而且在UCSD和CMU数据集上分别得到了90％和98％左右的高识别率。     

GA-BP神经网络在下肢运动步态识别中的应用研究

为了提高下肢表面肌电信号步态识别的准确性,提出了一种基于遗传算法（GA）优化的BP神经网络分类器设计方法。首先,对采集的下肢表面肌电信号进行小波滤波及特征值提取,其次,构造基于GA优化的BP神经网络分类器,然后,以提取的表面肌电信号特征作为输入对分类器进行训练,最后利用训练好的分类器进行测试。实验结果表明,基于GA优化的BP神经网络分类器能成功识别下肢正常行走的五个步态,平均识别率达到98%以上,效果明显优于BP神经网络分类器的识别效果。     

基于分块聚类的多流形判别分析人脸识别

针对传统的人脸识别算法在处理单样本人脸识别时由于训练样本不足而影响识别率的问题,提出了一种基于分块聚类的多流形判别分析(MMDA)算法.将每个单训练样本划分成若干大小相等且互不重叠的局部小块,利用聚类算法将局部小块聚类到各个类所属的流形上,并使用特征变换最大化类与类之间的分离性;最后,计算出测试人脸的流形与所有训练样本流形之间的距离,采用最近邻分类器完成人脸的识别.在ORL及FERET两大人脸数据库上的实验验证了算法的有效性及可靠性,识别率可分别高达77.22％、57.59％,实验结果表明,相比几种较为先进的人脸识别算法,该算法在处理单训练样本人脸识别问题时取得了更好的识别效果.     

基于多分类器融合的步态识别方法

为了提高现有基于智能手机加速度传感器步态身份识别的性能,提出了一种基于多分类器融合（MCF）的识别方法。首先,针对现有方法所提取的步态特征较为单一的问题,对单个步态周期提取相对匀变加速度的速度变化量,以及单位时间内加速度变化量作为两类新特征（共16个）;其次,将新特征结合常用的时域、频域特征组成新的特征集,用于训练识别效果与训练时间俱佳的多个分类器;最后,采用多尺度投票法（MSV）对多分类器的输出进行融合处理,得到最终的分类结果。为了检测该方法的性能,采集了32个志愿者的步态数据。实验结果表明,新特征对于单个分类器的识别率平均提升5.95个百分点,最终通过MSV融合算法的识别率为97.78%。     

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。     

基于字符特征与支持向量机的车牌字符识别

首先,对车牌图像进行预处理,针对不同的字符样本采用不同特征提取方法;然后,用提取的特征训练SVM分类器。结果表明,在训练样本较少的情况下,该系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力。     

基于流形学习的三维步态鲁棒识别方法

针对过去几乎都是在单目视觉的情况下进行步态识别研究的现状,提出一种基于立体视觉的步态识别方法。首先利用立体匹配技术获得人体轮廓的三维信息,并据此构造出三维人体轮廓描述子以获取人体的步态特征。接着通过平滑、去噪等预处理手段抑制噪声的影响,并采用流形学习构建低维流形进行特征降维。最后将最近邻分类器和最近邻模板分类器用于识别过程。采用该方法在PRLABⅡ立体步态数据库和不规则测试数据集ExN上进行实验,获得较高的识别率。实验结果表明,文中所提出的方法具有与行人行走路径到摄像机之间的距离无关的特点,且对于不完整的残缺步态序列、行人行为姿态的变化、携带物品和服饰变化等具有较强的鲁棒性。     

不变矩系数拟合的步态识别

根据综合利用步态的静态和动态信息的思想，结合不变矩描述图像几何特性的功能，从步态序列提取不变矩作为步态特征进行识别。采用傅立叶级数描述步态图像序列人体轮廓不变矩的变化，利用遗传算法搜索傅立叶级数的系数，最后再用k近邻分类器对不变矩变化的幅度信息分类。在CMU步态数据库上进行的实验，达到了90%以上的识别率。结果表明，该方法具备很高识别性能，能较好地利用步态的静态和动态信息。     

基于Tsfresh-RF特征提取的人体步态识别算法

惯性传感器(IMU)由于尺寸小、价格低、精度高以及信息实时性强等优点, 在人体运动信息的获取与控制等方面得到广泛应用, 但在步态识别的时间序列特征提取和步态环境数据等方面还存在着明显的局限. 本文针对人体下肢步态识别特征提取的复杂性及适用性差等问题, 提出基于Tsfresh-RF特征提取的人体步态识别新方法. 首先, 利用IMU获取的人体步态数据集, 构建基于Tsfresh时间序列特征提取和随机森林(RF)的人体步态识别算法模型. 其次, 采用该算法对人体不同传感器位置进行实验, 完成爬梯、行走、转弯等9种人体运动步态的识别. 最后, 实验结果表明所提方法平均分类准确率达到91.0％, 显著高于传统的支持向量机(SVM)与朴素贝叶斯(NB)等方法的识别结果. 此外, 本文所提基于Tsfresh-RF特征提取的人体步态识别算法具有很好的鲁棒性, 将为后续下肢外骨骼机器人的控制提供有利依据.     

基于足底压力与支持向量机的步态相位识别研究

随着两足机器人、人工假肢技术以及为行走困难病人康复设计的康复训练机器人的发展,在线的步态相位识别方法越来越重要。本文提出的基于足底压力与支持向量机(SVM)的步态相位识别算法主要由五部分组成,即数据采集、数据预处理、特征提取、训练分类器和分类识别。实验表明：该方法能够对运动中的步态相位进行准确的判断。     

基于小波变换和支持向量机的步态识别算法

为了快速准确地进行人体运动步态识别,基于运动人体的轮廓宽度特征,提出了一种新的步态识别算法。该算法首先对每个序列进行运动轮廓抽取,同时从3个方向(水平、垂直、斜向)对时变的2维轮廓进行投影扫描,并分别转换为对应的特征向量;然后通过对级联的特征向量进行离散正交小波变换来提取低维步态特征,并抑制噪声;在此基础上采用支持向量机训练步态分类器组,最后用支持向量机组进行步态识别。在一组30人构成的步态数据库中进行的实验结果表明,该算法具备快速、稳健的特征,识别率达到91%,初步具备了实际应用的价值。     

Individual recognition using gait energy image

In this paper, we propose a new spatio-temporal gait representation, called gait energy image (GEI), to characterize human walking properties for individual recognition by gait. To address the problem of the lack of training templates, we also propose a novel approach for human recognition by combining statistical gait features from real and synthetic templates. We directly compute the real templates from training silhouette sequences, while we generate the synthetic templates from training sequences by simulating silhouette distortion. We use a statistical approach for learning effective features from real and synthetic templates. We compare the proposed GEI-based gait recognition approach with other gait recognition approaches on USF HumanID Database. Experimental results show that the proposed GEI is an effective and efficient gait representation for individual recognition, and the proposed approach achieves highly competitive performance with respect to the published gait recognition approaches.     

用块稀疏贝叶斯学习算法重构识别体域网步态模式

针对低功耗体域网步态远程监测终端非稀疏加速度数据重构和步态模式识别性能优化问题,提出了一种基于块稀疏贝叶斯学习的体域网远程步态模式重构识别新方法,该方法基于体域网远程步态监测系统架构和压缩感知框架,在体域网传感节点利用线性稀疏矩阵压缩原始加速度数据,减少传输数据量,降低其功耗,同时在远程终端基于块稀疏贝叶斯学习算法充分利用加速度数据块结构内在相关性,获取加速度数据内在稀疏性,有效提高非稀疏加速度数据重构性能,为准确识别步态模式提供可靠的数据支撑.采用USC-HAD数据库中行走、跑、跳、上楼、下楼五种步态运动的加速度数据验证新方法的有效性,实验结果表明,基于所提算法的加速度数据重构性能明显优于传统压缩感知重构算法性能,使基于支持向量机多步态分类器识别准确率可达98%,显著提高体域网远程步态模式识别性能.所提新方法不仅有效提高非稀疏加速度数据重构和步态模式识别性能,并且也有助于设计低功耗、低成本的体域网加速度数据采集系统,为体域网远程监测步态模式变化提供一个新方法和新思路.     

基于视频残差神经网络的深度步态识别

步态识别是根据人体的行走方式进行身份识别. 目前, 大多数步态识别方法通过浅层神经网络进行特征提取, 在室内步态数据集表现良好, 然而在近年新公布的室外步态数据集中性能表现不佳. 为了解决室外步态数据集带来的严峻挑战, 提出了一种基于视频残差神经网络的深度步态识别模型. 在特征提取阶段, 基于提出的视频残差块构建深层3D卷积神经网络(3D CNN), 提取整个步态序列的时空动力学特征; 然后, 引入时序池化和水平金字塔映射降低采样特征分辨率并提取局部步态特征; 使用联合损失函数驱动训练过程, 最后通过BNNeck平衡损失函数并调整特征空间. 实验分别在公开的室内 (CASIA-B)、室外(GREW、Gait3D)这3个步态数据集上进行. 实验结果表明, 该模型在室外步态数据集中的准确率以及收敛速度优于其他模型.     

基于SVM的步态识别方法综述

步态识别是非接触式生物特征识别领域的前沿课题,通过对人体行走方式的识别以确定个体的身份,在智能视频监控领域有较高的研究价值.步态分类是步态识别过程中的重要任务和关键步骤.首先概述了步态识别过程及分类方法,然后重点对基于支持向量机的步态分类方法进行了综述,分析了基于该方法的最新研究进展,对每个具体研究方法的优缺点进行了对比.最后,指出目前步态识别在实际应用中存在的局限性,并对该领域发展方向进行了展望.     

基于VR设备中IMU的无手交互方法研究

随着头戴式显示设备的发展,在基于虚拟现实(VR,virtual reality)的教育培训中,存在用户与设备间进行交互的场景;针对用户与VR视频中对象的模拟靠近与躲避问题,提出了姿态感知与步态识别相结合的方法;通过姿态感知算法解算用户头部姿态,通过步态识别算法识别出人体的静止与行走状态,进而在行走状态时,将计算所得航向角和固定步长代入三角函数公式进行位置更新,在静止状态时,保持位置不变;实验证明,提出的姿态感知算法可以有效的计算出使用者头部的姿态,与商用惯性测量单元提供的姿态角相比具有1.1×10-2的平均姿态偏差;提出的步态识别算法可以有效地识别出人体的静止与行走状态;所提出的两者结合的交互方法,可以有效地实现虚拟的靠近与躲避.     

基于生成对抗网络的跨视角步态特征提取

步态是一种能够在远距离、非侵犯的条件下识别身份的生物特征,但在实际场景中,步态很容易受到拍摄视角、行走环境、物体遮挡、着装等因素的影响.在跨视角识别问题上,现有方法只注重将多种视角的步态模板转化到固定视角下,且视角跨度的增大加深了错误的累积.为了提取有效的步态特征用于跨视角步态识别,本文提出了一种基于生成对抗网络的跨视角步态特征提取方法,该方法只需训练一个模型即可将步态模板转换到任意视角下的正常行走状态,并最大化地保留原本的身份特征信息,从而提高步态识别的准确率.在CASIA-B和OUMVLP数据集上的实验结果表明,该方法在解决跨视角步态识别问题上具有一定的鲁棒性和可行性.