基于雙源多特征的步態(tài)信息融合技術(shù)研究.pdf

1、生物特征識(shí)別技術(shù)是利用人體先天的生理特征或固有的行為特征來進(jìn)行身份認(rèn)證的新技術(shù)。指紋、虹膜、臉像等生理特征，通常要求近距離或者接觸性的感知，而步態(tài)是遠(yuǎn)距離情況下可感知的行為特征。步態(tài)識(shí)別因其非侵犯、遠(yuǎn)距離、難偽裝等優(yōu)勢(shì)引起了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的濃厚興趣，成為近年來生物特征識(shí)別技術(shù)中備受關(guān)注的前沿方向。本文主要探討了基于視頻步態(tài)圖像和人體運(yùn)動(dòng)紅外輻射雙源多特征信息融合的步態(tài)特征提取與身份識(shí)別新方法。
　　 本研究使用普通攝像頭和熱釋電

2、紅外傳感器設(shè)備，以同步采集的12個(gè)測(cè)試者的步態(tài)視頻和紅外電壓信號(hào)數(shù)據(jù)建立了數(shù)據(jù)庫(kù)。首先，本文研究了視頻圖像源步態(tài)特征提取方法。即利用普通攝像頭采集人體行走視頻后，從視頻流中抽取RGB圖像，并對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理(包括二值化，形態(tài)學(xué)濾波，連通域分析)。再運(yùn)用邊界跟蹤算法得到運(yùn)動(dòng)人體輪廓，對(duì)輪廓進(jìn)行重采樣及歸一化處理，從輪廓中提取傅立葉描述子和Radon變換峰值特征并以此表達(dá)步態(tài)。同時(shí)利用人體輪廓寬度信號(hào)的周期性變化來劃分步態(tài)周期，并將此參數(shù)作

3、為步態(tài)分類識(shí)別的基本單元，然后選擇周期極大值幀作為關(guān)鍵幀提取圖像的特征參數(shù)。其次，本文研究了熱釋電紅外源步態(tài)特征提取方法。受試者在一定范圍內(nèi)走過時(shí)，探頭表面安裝有菲涅耳透鏡的熱釋電紅外傳感器會(huì)產(chǎn)生電壓信號(hào)變化，本文提取這一變化信號(hào)，通過比較不同受試者時(shí)域和頻域信號(hào)的差異性確定使用其頻譜特性來表達(dá)人體的運(yùn)動(dòng)特征。最后，本文研究如何將雙源步態(tài)信息進(jìn)行融合。首先使用主成分分析法對(duì)特征向量降維。再對(duì)提取到的雙源特征在特征層上進(jìn)行融合，使用支持向