步態(tài)識別的算法研究和系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、步態(tài)識別作為一種新興的生物特征技術(shù)，具有重要的理論研究意義和實用價值。目前有關(guān)步態(tài)識別的研究尚處于理論探索階段，沒有達到實用階段。其作為一個方興未艾的研究領(lǐng)域，還存在諸多研究的切入點，存在各種創(chuàng)新和改進的工作。本課題主要完成了兩項工作：一是步態(tài)識別算法的研究，對算法進行創(chuàng)新和改進；二是步態(tài)識別系統(tǒng)的初步構(gòu)建。 算法的創(chuàng)新和改進工作包括： 第一，針對當前步態(tài)識別算法中要么過于復(fù)雜，要么識別率不高的矛盾，提出了一種新的基于側(cè)

2、影的快速步態(tài)識別方法。該方法在檢測出的二值人體側(cè)影上直接進行處理，提取適量有效特征，因此處理簡單快速且識別率較高。 第二，將子空間特征提取法應(yīng)用于步態(tài)識別的研究著重于局部保留投影算法(LPP)，提出改進的二維LPP算法，引入判別信息。與已有改進算法OLPP、DLPP、ODLPP相比，避免了可能會造成的圖像局部信息的損失，以及常見的奇異值問題。 第三，考慮到將步態(tài)研究放于實際環(huán)境之下，各種干擾因素將對其識別性能造成影響，著

3、重研究了多視角下的步態(tài)識別。通過二維平面幾何圖形分析，對于不同視角對識別效果的作用進行了分析，總結(jié)驗證了不同視角對識別性能的影響規(guī)律，尋找出多視角下步態(tài)識別的最重要形狀信息，并提出通過決策融合技術(shù)解決視角變化下的步態(tài)識別問題。上述算法經(jīng)過實驗驗證和比較分析，均得到了令人滿意的實驗結(jié)果和令人鼓舞的識別性能。 系統(tǒng)構(gòu)建方面，實現(xiàn)了基于中國科學(xué)院自動化所的CASIA步態(tài)數(shù)據(jù)庫的步態(tài)識別系統(tǒng)。系統(tǒng)設(shè)計上盡量做到功能明確、操作簡單、識別快