基于KFDA的步態(tài)身份識(shí)別.pdf_第1頁(yè)
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1、華僑大學(xué)碩士學(xué)位論文基于KFDA的步態(tài)身份識(shí)別姓名：楊競(jìng)菁申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用指導(dǎo)教師：吳清江20060101同等學(xué)力人員申請(qǐng)碩士學(xué)位論文基于KFDA的步態(tài)身份識(shí)別3AbstractInthispaperthetechnologyofhumanidentificationbasedongaitismainlyconcerned.Weanalyzesomegaitrecognitionmethodsthatwehavekno

2、wnprobedintothegaitfeaturesextractingmethodespecially.anewgaitrecognitionmethodbasedonkernelbasedFisherDiscriminationAnalysisisproposed.FextractingthegaitfeaturesweuseLeastMedianofSquares(LMedS)methodtocarryonbackgroundm

3、odelingthebackgroundimageisgottenthencarryoutdifferencetosubtractthebackgroundprocessthesubtractedimagebycountingthesobeledgesmathematicsmphologyoperationgettwovaluegaitsubtraction.Finallywecarryontheaftertreatmentgettin

4、gridofthenoisepackingthecavityintheoutline.Drawthegaitoutlineofpeoplesubtractionwereceivedcalculatetheoutlinecentroid.Thenweobtainndotsattheoutlinecalculatingthenmalizeddistancesofthedotsweobtainedwiththecentroidthedista

5、ncesconstitutetheinputvect.IntrainingprocessweusekernelbasedFisherDiscriminationAnalysis(KFDA)methodtotraintheinputsamplevects.Themethodhasbeenusedinfacerecognitionhasbeendemonstratedbetterrecognitioncapabilitythanotherm

6、ethods(PCAKPCASVM).WecalculatetheoptimalsubspaceWoptoptprojectthesamplegaitsequencestoWWoptoptthengetthetracksofthesequencescalculatethetrackcentroidcalculatetheExemplarProjectionCentroidofthesequencesinthesameclasstheEx

7、emplarProjectionCentroidrepresentstheclasstemplate.TotesttheclassofagaitsequencewealsoprojectthetestsequencetotheeigenspacecalculatethetrackcentroidthencalculatetheEuclideanDistanceofthetestsequencetrackingcentroidwithth

8、esamplesequences’ExemplarProjectionCentroids.theclasswhichthetestsequencebelongstoistheonethatthesamplesequencewhichtheEuclideanDistanceisshtestbelongsto.Differentkernelfunctionsaretestedtheirresultsarecomparedinthispape

9、r.Afterpreliminaryexperimentthemethodthatweadopthasreachedgoodrecognitionresultincaseoflittlesample.Thisdemonstratesthefeasibilityofthemethodweadopt.Keywds:BackgroundSubtractionfeasureextractionKFDAKernelFunctionGaitReco

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