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基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法
被引量：
15
1
作者
王科俊
刘丽丽
+1 位作者
贲晛烨
陈薇
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2009年第12期2503-2509,共7页
为了快速有效地进行步态识别，针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点，提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法。该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓；然后通过人体宽高比的相关信...
为了快速有效地进行步态识别，针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点，提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法。该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓；然后通过人体宽高比的相关信号确定运动周期，再对二值周期序列进行步态能量图像（GEI）合成；最后运用行列相结合的2维主成分分析（（2D）2PCA）方法与加权的2维主成分分析（W（2D）2PCA）方法提取特征主向量，并采用最近邻分类器进行分类。实验结果表明，该步态识别方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响，而且对于3种不同行走状态的CASIA数据库中多个视角下拍摄的步态图像可取得很好的识别效果。
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关键词
步态识别
步态能量图像
2
维
主成分分析
行列
相结合
的
2
维
主成分分析
加权
的
2
维
主成分分析
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职称材料
题名
基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法
被引量：
15
1
作者
王科俊
刘丽丽
贲晛烨
陈薇
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2009年第12期2503-2509,共7页
基金
国家高技术研究发展计划(863)项目(2008 AA01 Z 148)
黑龙江省杰出青年科学基金项目(JC200703)
文摘
为了快速有效地进行步态识别，针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点，提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法。该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓；然后通过人体宽高比的相关信号确定运动周期，再对二值周期序列进行步态能量图像（GEI）合成；最后运用行列相结合的2维主成分分析（（2D）2PCA）方法与加权的2维主成分分析（W（2D）2PCA）方法提取特征主向量，并采用最近邻分类器进行分类。实验结果表明，该步态识别方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响，而且对于3种不同行走状态的CASIA数据库中多个视角下拍摄的步态图像可取得很好的识别效果。
关键词
步态识别
步态能量图像
2
维
主成分分析
行列
相结合
的
2
维
主成分分析
加权
的
2
维
主成分分析
Keywords
gait recognition, gait energy image, two dimensional principal component analysis, （
2
D）
2
PCA, W （
2
D）
2
PCA
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法
王科俊
刘丽丽
贲晛烨
陈薇
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2009
15
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