社會公共安全越來越受到政府和社會的高度關(guān)注,也越來越成為政府尤其是公安政法機構(gòu)必須做好的政務(wù)。為了及時掌握公共場合的實時信息,各地尤其是城市中都安裝了視頻監(jiān)控系統(tǒng)。伴隨著視頻監(jiān)控覆蓋面及應(yīng)用面的迅速普及,急需一種在復(fù)雜環(huán)境中,不依賴距離遠(yuǎn)近、不依賴監(jiān)測對象配合狀態(tài)下的快速身份識別技術(shù),用以迅速確認(rèn)監(jiān)測對象身份,從而實現(xiàn)快速智能預(yù)警。本文融合人臉特征和步態(tài)特征實現(xiàn)多模態(tài)身份識別。中遠(yuǎn)距離下,利用Lacus-Kanade光流法提取人體行走過程中的步態(tài)光流圖表征步態(tài)的動態(tài)特征,采用Procrustes形狀分析法統(tǒng)計一個步態(tài)的頭肩均值形狀人臉識別方法。同時,根據(jù)一個步態(tài)周期內(nèi)行人在起始和終止位置時的側(cè)影高度之間的關(guān)系估計其行走方向,并確定行人與相機之間的視角作為步態(tài)特征的選擇標(biāo)準(zhǔn),克服視角對步態(tài)識別的影響。近距離情況下,利用人臉特征進(jìn)行身份識別,提出基于子模塊稀疏表示的識別方法。按照一定比例關(guān)系對人臉分塊并提取各塊的多尺度圖像特征,設(shè)計隨機感知矩陣將特征從高維空間映射到低維子空間。隨機感知矩陣具有數(shù)據(jù)無關(guān)的性質(zhì),該方法提高了人臉識別率,同時滿足系統(tǒng)的實時性要求。最后對步態(tài)識別和人臉識別結(jié)果進(jìn)行決策級融合,解決中遠(yuǎn)距離情況下身份識別難的問題。本文的研究成果可對中遠(yuǎn)距離生物識別設(shè)計提供有意義的借鑒和參考。
【學(xué)位單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：D631.4;TP391.41
【部分圖文】：

圖 2-1 CASIAB 步態(tài)數(shù)據(jù)庫中某行人在一個步態(tài)周期內(nèi)的側(cè)影圖像2.1.2 行走方向的確定目前，步態(tài)識別問題大都是在固定視角下進(jìn)行的。然而，行人在行走過程中的行走方向各不相同，采用固定視角下的步態(tài)特征進(jìn)行識別，識別率較低。故本文在步態(tài)識別前先對人的行走方向確定。然后結(jié)合步態(tài)特征和行人的行走方向完成步態(tài)識別，以克服行走方向?qū)Σ綉B(tài)識別的影響。行人行走方向示意圖如圖 2-2 所示。

8圖 2-2 行人行走方向示意圖置， 將行人沿著相機光軸走向相機時的左側(cè)時人的行走方向為9 0°。按此規(guī)律行走坐標(biāo)系統(tǒng)。然后，根據(jù)相機成像原理和變化與高度變化估計行走方向。行走方向可以歸納為四類，分別位于行相機的左側(cè)走向其右側(cè)，且逐漸靠近相時有 bebeh <h, x≤x，其中bx為行人為行人在一個步態(tài)周期的終止位置的橫

相鄰兩幀步態(tài)側(cè)影圖像間的光流場
【參考文獻(xiàn)】

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2 柴瑞敏;曹振基;;基于Gabor小波與深度信念網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法[J];計算機應(yīng)用;2014年09期

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4 趙恒;俞鵬;;基于主動表觀模型姿態(tài)矯正和局部加權(quán)匹配人臉識別[J];中國圖象圖形學(xué)報;2013年12期

5 張劍;何驊;詹小四;肖俊;;用SIFT詞匯樹實現(xiàn)的姿態(tài)無關(guān)的人臉識別[J];計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報;2013年11期

6 王科俊;鄒國鋒;傅桂霞;原蕾;;一種快速眼睛定位與人臉平面旋轉(zhuǎn)校正方法[J];計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報;2013年06期

7 張疆勤;廖海斌;李原;;基于因子分析與稀疏表示的多姿態(tài)人臉識別[J];計算機工程與應(yīng)用;2013年05期

8 張尤賽;楊姝;;局部加權(quán)平均虛擬樣本的多姿態(tài)人臉識別算法[J];江蘇科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年01期

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3 孫希偉;融合人臉和指紋的嵌入式生物特征識別系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D];山東大學(xué);2012年

4 何樹洋;基于指紋與姓名語音的多模態(tài)生物特征融合身份識別技術(shù)的研究[D];南京郵電大學(xué);2012年

5 孫巍巍;基于人臉與指紋的多模態(tài)身份識別系統(tǒng)研究[D];南京理工大學(xué);2011年

本文編號：2880764