步態(tài)的目標(biāo)提取和識別技術(shù)研究.pdf

1、步態(tài)識別是利用計算機(jī)技術(shù)，通過人的行走方式和姿態(tài)來確認(rèn)身份。用步態(tài)作為生物特征來實現(xiàn)身份識別擁有一些獨特的優(yōu)勢：可以遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)采集、可以在被測者不知情的前提下完成識別、可以利用分辨率不高的步態(tài)圖像，因此步態(tài)成為遠(yuǎn)距離條件下最具潛力的生物特征，成為近年來生物特征識別領(lǐng)域的熱點之一。本文論述了構(gòu)成步態(tài)識別系統(tǒng)的步態(tài)圖像預(yù)處理、特征提取、訓(xùn)練識別三個方面內(nèi)容，重點討論了圖像預(yù)處理輪廓分割算法和以切向量描述的輪廓特征提取技術(shù)。本文在前人研究的基

2、礎(chǔ)上，完成了以下工作和創(chuàng)新：
　　 (1)步態(tài)視頻序列的輪廓分割是步態(tài)識別領(lǐng)域的重要內(nèi)容。為了提高分割精確度，減少分割目標(biāo)的孔洞、斷裂并消除陰影，本文給出了一種新的步態(tài)目標(biāo)分割算法。圖像像素由其及其鄰域的像素組成向量代表，像素間的相似性用向量間的夾角表達(dá)。通過計算待分割幀和背景像素向量夾角，可以分類出目標(biāo)或背景。針對偽邊緣和陰影問題，提出了用方形模板消除偽邊緣及長條形模板消除陰影。實驗表明，在給定的數(shù)據(jù)庫中分割結(jié)果孔洞少、很少有

3、斷裂、輪廓比較精確，較好地消除了陰影，分割效果優(yōu)于目前的背景減除結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法。
　　 (2)提出了一種二維步態(tài)輪廓特征描述方法：切向量描述子。切向量是描述曲線形狀的有力工具，具有簡單、直觀的特點，本文借用了這一思想。首先將輪廓根據(jù)其點數(shù)分為等間隔的區(qū)，通過原點(所有圖像均固定)、區(qū)間的兩個端點估計區(qū)間中點的切向量，將所有區(qū)間中點的切向量組成一個向量，最終構(gòu)成了切向量描述子。實驗表明，切向量描述子可以較好的描述輪廓。