基于特征融合和SVM的步態(tài)識別方法研究.pdf

1、步態(tài)識別是生物特征識別技術(shù)中的一個新興領(lǐng)域。它旨在根據(jù)人們的走路姿勢實現(xiàn)對個人身份的識別或生理、病理及心理特征的檢測，成為近年來生物醫(yī)學信息檢測領(lǐng)域備受關(guān)注的前沿方向。步態(tài)識別主要是針對人的運動圖像序列進行分析處理，通常包括目標分割、特征提取與處理和識別分類三個階段。它在虛擬現(xiàn)實，視覺監(jiān)控，感知接口中均有廣泛的應用前景，本文探討了視覺分析中步態(tài)圖像序列的檢測，特征提取和分類識別等相關(guān)問題，并總結(jié)了當前步態(tài)識別國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和常用的處理

2、方法。
　　首先對步態(tài)進行預處理。通過分析和比較常用的運動檢測方法，針對文中使用的步態(tài)序列具有背景簡單的特點，采用背景減除法實現(xiàn)步態(tài)檢測對步態(tài)運動的周期性進行分析，并利用人體側(cè)影的高寬信息計算步態(tài)周期。
　　其次，針對基于單一特征的步態(tài)識別方法一般不能得到令人滿意的識別效果，利用特征融合的思想，提出了在匹配層上融合下肢角度及輪廓描繪子特征的步態(tài)識別方法。融合過程中，賦予權(quán)重使兩種步態(tài)特征按較優(yōu)的比例進行組合，以充分發(fā)揮其互補