本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的步態(tài)識(shí)別算法研究　出處：《無線電工程》2013年06期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 步態(tài)識(shí)別 特征融合 主分量分析 統(tǒng)一Hu矩 支持向量機(jī)

【摘要】：為了準(zhǔn)確快速地進(jìn)行運(yùn)動(dòng)人體的步態(tài)識(shí)別,提出了一種基于主分量分析(PCA)和統(tǒng)一Hu矩融合的步態(tài)識(shí)別算法。將人體髖關(guān)節(jié)以下作為感興趣區(qū)域,對(duì)圖像序列中運(yùn)動(dòng)人體的感興趣區(qū)域進(jìn)行了分割,并提取主分量外形特征,同時(shí)計(jì)算感興趣區(qū)域的統(tǒng)一Hu不變矩特征,將二者結(jié)合,構(gòu)成步態(tài)序列的特征空間,采用支持向量機(jī)(SVM)分類器進(jìn)行分類識(shí)別,通過MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法識(shí)別速度快,具有較高的識(shí)別率。
[Abstract]:In order to gait recognition accurate movement of human body, propose a method based on principal component analysis (PCA) and unified Hu moment fusion algorithm for gait recognition. The human hip joint as the region of interest, area of the motion image sequence of human body in the interest of segmentation and extraction of principal component features, unified Hu also calculated ROI invariant moment features, the combination of the two, a feature space of gait sequence, using support vector machine (SVM) classifier for classification, through MATLAB simulation experiments verify the effectiveness of the algorithm. The experimental results show that this algorithm has fast recognition, has a high recognition rate.

【作者單位】： 中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所;
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言步態(tài)識(shí)別旨在利用人們的走路姿勢(shì)來進(jìn)行身份的識(shí)別。目前,步態(tài)識(shí)別的方法大致分為2類:基于模型方法和非模型方法�；谀Ｐ头椒ㄐ枰孪冉⑷梭w的結(jié)構(gòu)或運(yùn)動(dòng)模型[1,2],如莊月挺[3]等建立的人體三維棍狀模型等。這種方法直接從建立的模型中獲得步態(tài)特征,但匹配和搜索過

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1423804