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基于步态高斯图及稀疏表示的步态识别
被引量:
5
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作者
李占利
孙卓
杨晓强
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第4期250-254,共5页
为了突出步态特征的差异性,解决单一视角及跨视角下识别率低的问题,分析了步态高斯图及稀疏表示的原理,提出在步态高斯图的基础上,应用稀疏表示的方法来进行分类。提取的步态高斯图增加了不同人步态的差异性进而提高了步态识别率。该方...
为了突出步态特征的差异性,解决单一视角及跨视角下识别率低的问题,分析了步态高斯图及稀疏表示的原理,提出在步态高斯图的基础上,应用稀疏表示的方法来进行分类。提取的步态高斯图增加了不同人步态的差异性进而提高了步态识别率。该方法首先获取步态高斯图,其次获取测试阶段所需的过完备字典,最后通过测试样本的重构误差进而分类。实验结果表明:该方法显著提高了跨视角下的步态识别率,对穿大衣、携带背包下的步态识别具有很强的鲁棒性。
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关键词
步态识别
步态特征
步态高斯图
稀疏表示
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职称材料
题名
基于步态高斯图及稀疏表示的步态识别
被引量:
5
1
作者
李占利
孙卓
杨晓强
机构
西安科技大学计算机科学与技术学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第4期250-254,共5页
基金
国家自然科学基金(U1261114)
陕西省自然科学基金(2012JM8029)
陕西省教育厅专项科研计划(16JK1505)资助
文摘
为了突出步态特征的差异性,解决单一视角及跨视角下识别率低的问题,分析了步态高斯图及稀疏表示的原理,提出在步态高斯图的基础上,应用稀疏表示的方法来进行分类。提取的步态高斯图增加了不同人步态的差异性进而提高了步态识别率。该方法首先获取步态高斯图,其次获取测试阶段所需的过完备字典,最后通过测试样本的重构误差进而分类。实验结果表明:该方法显著提高了跨视角下的步态识别率,对穿大衣、携带背包下的步态识别具有很强的鲁棒性。
关键词
步态识别
步态特征
步态高斯图
稀疏表示
Keywords
gait
recognition
gait
characteristic
gait
gaussian
image
sparse
representation
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于步态高斯图及稀疏表示的步态识别
李占利
孙卓
杨晓强
《科学技术与工程》
北大核心
2017
5
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