基于LBP和HOG特征分层融合的步态识别 被引量：11

1

作者 刘文婷 卢新明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第24期168-175,共8页

针对步态能量图(GEI)在提取人体信息时只描绘出了轮廓信息,而丢失了内部特征的局限性,提出一种基于人体目标图像的局部二值模式(LBP)与方向梯度直方图(HOG)分层融合的GEI识别算法。该算法步骤包括:首先用光流法提取步态周期,获得一个周... 针对步态能量图(GEI)在提取人体信息时只描绘出了轮廓信息,而丢失了内部特征的局限性,提出一种基于人体目标图像的局部二值模式(LBP)与方向梯度直方图(HOG)分层融合的GEI识别算法。该算法步骤包括:首先用光流法提取步态周期,获得一个周期的步态能量图(GEI);然后分三层提取GEI的LBP特征,得到三层的LBP图像;依次提取每层LBP图像的HOG特征,最后将每层提取的LBP和HOG特征融合,得到每层的新特征;最后将三个新特征依次融合成可以用于识别的最终特征。通过几种方法对CASIA和USF步态数据库的实验对比,提出的算法取得了更高的识别率。 展开更多

关键词 光流法 步态能量图 局部二值模式 梯度方向直方图 融合特征

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基于能量的信息融合步态识别 被引量：10

2

作者 王科俊 贲晛烨 +1 位作者 刘丽丽 陈薇 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期14-17,共4页

针对步态能量图(GEI)和图像序列的Radon变换可以表征图像能量的特点,提出这两种形式的能量特征相融合的方法进行身份识别.在周期分割后的特征提取阶段分别使用GEI结合行列相结合的二维主成分分析((2D)2PCA)方法和对步态序列图像进行Rado... 针对步态能量图(GEI)和图像序列的Radon变换可以表征图像能量的特点,提出这两种形式的能量特征相融合的方法进行身份识别.在周期分割后的特征提取阶段分别使用GEI结合行列相结合的二维主成分分析((2D)2PCA)方法和对步态序列图像进行Radon变换,在周期模板构造后用列方向的二维主成分分析(2DPCA)降维方法进行数据压缩.在识别阶段,采用多视角及多特征在决策层的融合方法.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,结果表明所提的步态识别方法具有较高的识别性能. 展开更多

关键词 步态识别 步态能量图 RADON变换 二维主成分分析 行列相结合的二维主成分分析

原文传递

基于深度学习的步态识别方法 被引量：9

3

作者 胡靖雯 李晓坤 +3 位作者 陈虹旭 徐秦成 黄逸群 林艺 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S01期69-73,共5页

步态识别是一种非侵入性生物识别技术,可用于在监控系统中识别身份。然而协变量因素如视角、服装、携带物等使步态识别性能下降,其中视角是一项具有挑战性的因素。卷积神经网络(CNN)是最先进的机器学习技术之一,具有拟合复杂非线性函数... 步态识别是一种非侵入性生物识别技术,可用于在监控系统中识别身份。然而协变量因素如视角、服装、携带物等使步态识别性能下降,其中视角是一项具有挑战性的因素。卷积神经网络(CNN)是最先进的机器学习技术之一,具有拟合复杂非线性函数的能力。因此,提出一种基于多层CNN的步态识别方法。该方法使用CNN直接从低级输入原始数据(即步态能量图(GEI)),自主学习步态特征,利用四重损失函数对网络进行端到端的训练。应用上述方法在具有挑战性的CASIA-B数据集上进行步态识别测试。实验结果显示,该方法在单视角和交叉视角的条件下识别精度分别达到93.78%和91.68%,对降低步态识别性能的几种因素具有鲁棒性,在实际应用中具有一定潜力。 展开更多

关键词 步态识别 卷积神经网络 深度学习 交叉视角 步态能量图

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基于步态识别的智能监控系统研究 被引量：9

4

作者 王科俊 刘丽丽 贲晛烨 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期386-388,共3页

针对现有的视频监控技术仅依赖人眼的检测,缺乏智能性,进行了基于步态识别的智能监控系统研究,应用背景减除法分割出人体轮廓。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。运用主成分分析或行... 针对现有的视频监控技术仅依赖人眼的检测,缺乏智能性,进行了基于步态识别的智能监控系统研究,应用背景减除法分割出人体轮廓。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。运用主成分分析或行列相结合的二维主成分分析((2D)2PCA)提取特征主向量,采用最近邻分类器分类。实验结果表明,该方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响,而且在我们自己建立的摄像头摆放有一定俯角的步态数据库中3个视角下取得很好的识别效果。 展开更多

关键词 步态识别 智能监控 步态能量图像 主成分分析 二维主成分分析

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基于协同表示的步态识别 被引量：8

5

作者 李占利 崔磊磊 刘金瑄 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第9期2878-2880,共3页

将基于稀疏表示的分类算法应用于步态识别中,会遇到小样本及计算耗时的问题。针对这一问题,提出一种基于协同表示的步态识别方法。该方法首先通过背景重建、目标提取等处理获得人体侧影轮廓,根据步态轮廓的宽度变化统计步态周期,得到步... 将基于稀疏表示的分类算法应用于步态识别中,会遇到小样本及计算耗时的问题。针对这一问题,提出一种基于协同表示的步态识别方法。该方法首先通过背景重建、目标提取等处理获得人体侧影轮廓,根据步态轮廓的宽度变化统计步态周期,得到步态能量图GEI;其次,以GEI为基础对测试样本进行协同表示;最后,通过最小重构误差进行识别。实验结果表明,该方法具有较好的识别性能,并且识别时间明显降低。 展开更多

关键词 步态识别 步态能量图 稀疏表示 协同表示

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基于特征点匹配的步态识别 被引量：7

6

作者 王阳 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第1期137-140,144,共5页

基于图像特征点匹配的算法思想,结合步态能量图(GEI),提出了一种适用于2幅GEI匹配的步态识别方法。在GEI中采用改进的FAST算法提取特征点,并采用具有良好特征描述性能的BRIEF算法描述特征点。考虑到GEI匹配不要求特征点具有旋转不变性,... 基于图像特征点匹配的算法思想,结合步态能量图(GEI),提出了一种适用于2幅GEI匹配的步态识别方法。在GEI中采用改进的FAST算法提取特征点,并采用具有良好特征描述性能的BRIEF算法描述特征点。考虑到GEI匹配不要求特征点具有旋转不变性,提出了一种质心角约束条件加速特征点的匹配。在CASIA数据库B库上的实验结果表明:方法在识别率和特征计算时间上均具有良好的表现。 展开更多

关键词 步态识别 特征匹配 步态能量图 BRIEF特征 FAST算法

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基于步态能量图的KPCA和SVM的步态识别方法 被引量：6

7

作者 梁韶聪 周明 李安安 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第7期2798-2800,共3页

采用了一种基于步态能量图(GEI)的步态特征提取方法,主要是通过得到的步态侧影图像进行规格化并进行周期分析,然后提取其步态能量图。同时针对传统主成分分析(PCA)方法只能处理线性和服从指数型分布的情况,提出了采用基于核方法的主成... 采用了一种基于步态能量图(GEI)的步态特征提取方法,主要是通过得到的步态侧影图像进行规格化并进行周期分析,然后提取其步态能量图。同时针对传统主成分分析(PCA)方法只能处理线性和服从指数型分布的情况,提出了采用基于核方法的主成分分析(KPCA)来对数据进行特征降维,然后采用泛化能力较强的分类器SVM来对特征进行识别。应用上述方法在CASIA数据库上进行了实验,结果表明采用上述方法取得了较理想的效果。 展开更多

关键词 步态识别 步态能量图 核主成分分析 支持向量机

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基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法 被引量：5

8

作者 王科俊 贲晛烨 +1 位作者 刘丽丽 李雪峰 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期854-861,共8页

提出一种基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法.首先对步态能量图进行子块划分,自适应地去掉对分类无用的子块.然后分别对每个子图像采用完全二维主成分分析方法进行特征抽取.最后将各个子块的特征合为整体采用最近邻分类器来... 提出一种基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法.首先对步态能量图进行子块划分,自适应地去掉对分类无用的子块.然后分别对每个子图像采用完全二维主成分分析方法进行特征抽取.最后将各个子块的特征合为整体采用最近邻分类器来测试识别.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,通过实验确定分块数目.实验结果表明本文算法明显好于完全二维主成分分析方法,不但有利于提取局部特征,而且对外套变化、背包,行走方向变化的步态识别也较有效. 展开更多

关键词 步态识别 步态能量图(gei) 完全二维主成分分析(C2DPCA) 子模式的完全二维主成分分析(SpC2DPCA)

原文传递

改进的完全二维主成分分析及其在步态识别中的应用研究 被引量：5

9

作者 贲晛烨 安实 +1 位作者 王科俊 王健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第6期2088-2091,共4页

对完全二维主成分分析算法进行改进,提出三种不同的加权策略,详细地分析它们的本质,并将其应用到步态识别中。在中国科学院自动化所提供的CASIA(B)步态数据库下验证加权方案的有效性,实验结果表明加权幂指数的选取对识别结果的影响比较... 对完全二维主成分分析算法进行改进,提出三种不同的加权策略,详细地分析它们的本质,并将其应用到步态识别中。在中国科学院自动化所提供的CASIA(B)步态数据库下验证加权方案的有效性,实验结果表明加权幂指数的选取对识别结果的影响比较大,通过实验可以选取最佳的权值,能够做到提高识别性能。最后针对各个行走状态下的步态,分析了背包步态识别率低的原因。 展开更多

关键词 步态识别 步态能量图 完全二维主成分分析 加权完全二维主成分分析

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融合腿部局部特征的步态识别方法 被引量：4

10

作者 李凯 王国超 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第5期1340-1345,共6页

为提高步态识别的识别率,提出一种基于腿部轮廓区域与整体图像的特征相结合的步态识别算法。通过选取训练样本的整体散布矩阵的非负特征值对应的特征向量,组成一个维数较低的变换空间;在此空间中,为克服小样本问题,对每类样本的协方差... 为提高步态识别的识别率,提出一种基于腿部轮廓区域与整体图像的特征相结合的步态识别算法。通过选取训练样本的整体散布矩阵的非负特征值对应的特征向量,组成一个维数较低的变换空间;在此空间中,为克服小样本问题,对每类样本的协方差矩阵增加一个正则项,构成新的准则函数,通过求解该优化问题,选择部分特征向量组成特征矩阵;基于此种方法,将获得的腿部轮廓区域特征和整体图像的特征进行组合,表示一个行人步态的特征。实验选取中科院步态数据库CASIA A、CASIA B和CASIA C,结合最小距离分类器进行步态识别。实验结果表明,当影响识别的因素发生改变时,例如背包、穿外套等,所提方法能够获得较高识别率。 展开更多

关键词 步态识别 步态能量图像(gei) 腿部轮廓区域(RBL) 特征组合 正则项

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基于时间保持能量图和Radon变换的步态识别 被引量：2

11

作者 刘玉淑 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第29期164-167,共4页

Radon变换把图像从坐标空间映射到Radon空间,因其可以保存频率信息而被应用在步态识别算法中。主要从频率角度入手,着力提高基于Radon变换的步态识别算法的识别正确率,提出了基于时间保持能量图的Radon变换步态识别算法。传统的步态能... Radon变换把图像从坐标空间映射到Radon空间,因其可以保存频率信息而被应用在步态识别算法中。主要从频率角度入手,着力提高基于Radon变换的步态识别算法的识别正确率,提出了基于时间保持能量图的Radon变换步态识别算法。传统的步态能量图是对步态周期中经过归一化的人体轮廓图求算术平均而得到的步态特征表示,最近提出的时间保持能量图在保持步态能量图的优点的基础上,保留了步态序列的时间信息,在改进的步态周期检测算法的基础上,提出将时间保持能量图和Radon变换结合到一起的步态识别算法。也对结合不同数据空间的特征如频率、形状等做了初步探讨。 展开更多

关键词 频率 RADON变换 步态能量图 时间保持能量图 步态识别

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