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《基于人體輪廓和腿部特征的步態(tài)識別方法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、HEBEIUNIVERSITY密級：分類號：學校代碼：10075學號：20131301碩士學位論文基于人體輪廓和腿部特征的步態(tài)識別方法學位申請人：王國超指導教師：李凱教授學位類別：工學碩士學科專業(yè)：計算機科學與技術(shù)授予單位：河北大學答辯日期：二〇一六年五月ClassifiedIndex:CODE:10075U.D.C:NO:20131301ADissertationfortheDegreeofM.EngineeringGaitRecognitionMethodbyCombiningBodyContourandItsRegionBoundedbyLegsCandidate:WangG
2、uochaoSupervisor:Prof.LiKaiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ComputerScienceandTechnologyUniversity:HebeiUniversityDateofOralExamination:May,2016摘要摘要隨著計算機視覺、模式識別等技術(shù)的不斷進步以及人們對自身安全的重視，視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用得到了快速發(fā)展，其中利用計算機視覺的圖像及視頻中人體行走的步態(tài)進行身份識別是重要的研究內(nèi)容之一。步態(tài)識別作為一種生物識別方法，它主要根據(jù)人體行走的姿態(tài)來達到身份識別的
3、目的，該方法具有遠距離、非接觸性特點，且可以在不干擾他人狀態(tài)下進行，因此，步態(tài)識別成為當前生物識別領(lǐng)域的研究熱點，并且吸引了很多研究人員的廣泛關(guān)注。然而，由于步態(tài)認知尚處于一個初級階段，再加上客觀環(huán)境與人的運動的復(fù)雜性，使得人的步態(tài)識別變得較為困難，所以，在步態(tài)識別中還有許多問題需要解決，例如步態(tài)特征提取，提高步態(tài)識別率和識別速度等問題。針對以上情況，本文基于人體輪廓和腿部特征對步態(tài)識別進行了研究，主要完成了以下工作：(1)分析研究LDA及其擴展方法，提出了變形PCA與RLDA相結(jié)合的特征提取方法vPCA+RLDA。通過選取訓練樣本的總體散布矩陣的正特征值對應(yīng)的特征向量，以此組成一
4、個維數(shù)較低的變換空間。在此空間中，為了調(diào)整特征值方差與偏差過大對識別率造成影響以及克服小樣本問題，對每類樣本的協(xié)方差矩陣增加一個正則項，從而構(gòu)成新的準則函數(shù)，通過求解該優(yōu)化問題，并選擇部分特征向量組成特征矩陣。(2)針對步態(tài)識別易受背包、穿外衣等外界因素干擾，結(jié)合腿部輪廓區(qū)域，提出了一種基于腿部輪廓區(qū)域與整體特征相結(jié)合的步態(tài)識別算法。使用vPCA和RLDA方法對步態(tài)能量圖像(GEI)以及腿部輪廓區(qū)域(RBL)圖像分別進行降維和特征提取，將提取的兩部分特征結(jié)合在一起共同表示一個行人的步態(tài)特征。(3)針對步態(tài)識別整體運行時間較長的問題，結(jié)合兩類問題的迭代模糊孿生支持向量機方法對步態(tài)識別
5、進行了研究。針對步態(tài)識別多類問題，采用逐對分類的方式，將其轉(zhuǎn)換為多個兩類的迭代模糊孿生支持向量機，并將分類結(jié)果通過投票方式確定步態(tài)所屬類別。(4)通過選取中科院的步態(tài)數(shù)據(jù)庫CASIAA、CASIAB和CASIAC以及識別率和運行時間兩種評價標準，并結(jié)合四種分類方法，即NN分類器、支持向量機分類器、k近鄰分類器和迭代模糊孿生支持向量機，對提出的步態(tài)特征提取方法進行了實驗研究，驗證了提出的特征提取方法的有效性。I摘要關(guān)鍵詞步態(tài)識別步態(tài)能量圖腿部輪廓區(qū)域特征融合迭代法模糊孿生支持向量機ⅡAbstractAbstractWiththetechnologyofcomputervisionan
6、dpatternrecognitiondeveloping,andthesafetybecomingmoreandmoreimportant,videosurveillancesystemhasbeendevelopingrapidly.Gaitrecognition,whichusestheimagesandvideosofpedestriansfromcomputervisionidentifyaperson,isoneoftheimportantresearches.Asanewbiometrictechnology,gaitrecognitionismainlytoiden
7、tifyapersonbythepatternorstyleofwalking.Gaitrecognitioncanidentifyapersoninlong-rangeandwithoutcontract,anditcanbeperformedwithoutinterferingwiththepeople.Sogaitrecognitionhasbeenwidespreadconcernedinthefieldofbiologicalresearch.However
