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基于M-GCHMM步态识别研究.pdf

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文档介绍

文档介绍:万方数据
基于教侗鹧芯俊赵喜玲。,狦何勇教枷窦觳饧霸ご教卣鞯谋硎步态识别作为一个新的生物识别领域,‘;叶波等提出一种基于小波变换和支持向量机的步态识别算法‘;李潇等提出了一种基于P偷母慕惴ā魂陧堑忍岢隽嘶谙咝圆逯档恼帕坎教侗鹚惴ā槐疚奶岢隽艘种基于狦的步态识别方法,,首先,经过图像的预处理获得前景图像;然后,去除前景图像中的干扰信息,保留人体运动目标信息;最后,对轮廓图像进行形态学处理,,经过预处理之后包含一个较为完整的目标区域,利用边缘跟踪法找出运动图像的边缘轮廓线‘引,,琘到重心。,的距离为叛襞┝。,采用背景减除法进行步态检测,用边缘跟踪法提取出步态图像的边缘轮廓。训练得到的关键帧用多元高斯混合输出连续隐马尔可夫模型来表示,,利用菘舛愿盟惴ń醒证,取得了较高的识别率,:文■标识码:文章■号:——;通信作者:赵喜玲。,副教授.:畉—’.甌甌。.甌籏—图熬盎叶韧崭迦掌冢基金项目:河南省教育厅科技攻关项目.。.
万方数据
:卜凇翱В篲唬≤躈,苤尽躈,∥一,蕒,⋯,,蕒,⋯,,盈墨叠———————·————a以■瓦硕恳:豢赱.∑荩,艽酢躈.㈦百一~一瓣。轮廓边缘到重心的距离组成特征矢量#瑀瑀,对特征矢量进行统一处理力狽一档土颂卣魇噶康奈基于狦的步态识别丌,吒拢≤⊥,所以特征矢量的维数不同,为了统一特征矢量的维数,需要对特征矢量进行降维处理,,采用对步态序列进行稻劾喾析,,一,用一表示人歹在时刻钡耐枷裉卣魇噶浚扑愎鄄馐噶俊为::㈡、盗步态从一个关键帧到另外一关键帧,描述了状态之间的转移,人歹的观察矢量£从沉斯丶≈‘引,由于观察序列是多维矢量,所以要用多元高斯概率密度函数,算法是基于高斯多元混合输出的连续隐马尔可夫模虺芃—,痳渲校篈为状态转移矩阵,:初始状态转移概率分布为状态转移矩阵某踔刀ㄒ逦,瑉冬冬定冬观察概率粄以,⋯,.对于酶咚够旌细怕拭芏群硎观察矢量经过狦初始化后,为了获得满意的模型,,/,,⋯,型湘潭大学自然科学学报年一图咄口口口甞图卣魇噶抗橐换纠塑再,.,
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