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文檔簡介
1、在現(xiàn)代化技術(shù)高速發(fā)展的今天，人們的安全意識逐漸增強，公共安全也成為人們關(guān)注的焦點。有效的身份識別技術(shù)也成為了共同關(guān)注的熱點。與傳統(tǒng)的身份識別技術(shù)相比步態(tài)識別具有非侵犯性，難以隱藏等特點。所以身份識別具有重要的研究意義和廣泛的應用前景。本文以提高步態(tài)識別精度為目標，以提取步態(tài)特征為重心，提出了主成分分析(PCA)與線性判別分析(LDA)融合算法和二維主成分分析(2DPCA)與二維線性判別分析(2DLDA)融合算法，來提取步態(tài)特征，主要做了
2、以下工作：
本文選用背景減除法分割運動目標且將分割后的圖像進行二值化處理和形態(tài)學操作，獲得比較完整的二值步態(tài)圖像序列，根據(jù)每幀圖像中運動目標的寬度變化來計算步態(tài)周期。將一個步態(tài)周期內(nèi)的所有圖像序列累加求和得到步態(tài)能量圖，作為一個人的步態(tài)特征。為了能夠有效的進行人體步態(tài)識別研究，提出一種基于PCA與LDA的步態(tài)識別方法，使用這個方法，在已得到GEI的基礎上，提取步態(tài)特征，為了解決線性判別“小樣本”問題，又提出了2DPCA與2DL
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