視頻監(jiān)控中人體步態(tài)識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們的安全意識(shí)不斷增強(qiáng)，監(jiān)控設(shè)施分布在各種公共場(chǎng)所和街道。利用監(jiān)控設(shè)備采集的視頻信息對(duì)人的身份認(rèn)證變得越來越重要。步態(tài)識(shí)別，它旨在根據(jù)人們的行走姿勢(shì)來進(jìn)行身份識(shí)別，具有遠(yuǎn)距離非侵犯、非接觸和難于隱藏的特點(diǎn)。它的特點(diǎn)適用于智能監(jiān)控領(lǐng)域，因此，步態(tài)識(shí)別技術(shù)受到了更多的關(guān)注和研究。
　　步態(tài)識(shí)別是通過攝像頭攝錄到的人走路的視頻圖像來進(jìn)行研究，它的核心部分主要是提取出適合的步態(tài)特征來表述人走路的特性，提取的步態(tài)特征

2、利用分類器對(duì)行人的身份進(jìn)行驗(yàn)證，其涉及的領(lǐng)域非常廣泛，包括數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別等領(lǐng)域的技術(shù)。
　　當(dāng)前，在對(duì)步態(tài)識(shí)別研究中，步態(tài)的特征提取成為現(xiàn)階段研究的重點(diǎn)。本文提出了一種融合步態(tài)輪廓特征和步態(tài)骨架特征的步態(tài)識(shí)別方法，主要對(duì)特征提取和融合進(jìn)行了細(xì)致的研究，本文的研究與創(chuàng)新如下：
　　（1）提出了基于步態(tài)輪廓特征提取的方法。首先，使用ViBe算法建立背景模型，利用背景減除法獲得前景圖像，運(yùn)用形態(tài)學(xué)和連通性分析進(jìn)

3、行處理，根據(jù)提取關(guān)鍵幀的寬高比測(cè)得步態(tài)周期；然后沿逆時(shí)針把人體輪廓展開計(jì)算所有輪廓點(diǎn)到質(zhì)心的距離，即把二維輪廓形狀轉(zhuǎn)換為一維距離信號(hào)，得到了步態(tài)輪廓特征。
　?。?）提取步態(tài)骨架特征。利用一種改進(jìn)的骨架提取方法提取步態(tài)骨架特征，然后對(duì)提取的骨架進(jìn)行細(xì)化，再通過腐蝕與還原的方法得到步態(tài)的主骨架，從而對(duì)得到的人體主骨架進(jìn)行骨架點(diǎn)采樣。由于骨架點(diǎn)相對(duì)于重心的橫向偏移是周期變化的，通過傅立葉變換映射到頻域，可以得到各骨架點(diǎn)的傅立葉級(jí)數(shù)。步