文档介绍：中南民族大学
硕士学位论文
基于区域面积的步态识别研究
姓名:刘丽君
申请学位级别:硕士
专业:生物医学工程
指导教师:刘海华
20100526
中南民族大学硕士学位论文
摘要
步态识别是生物特征识别的一个重要形式,是模式识别技术中一个复杂而又
极具挑战性的新课题。步态作为远距离条件下唯一的可以被感知的生物特征,激
发了研究者在视觉监控领域潜在应用的浓厚兴趣。目前,已经有很多学者利用各
种方法对步态识别进行研究,然而,如何提高步态识别的识别率,以及如何降低
步态识别的复杂计算量,一直是步态识别研究的热点问题。本文针对步态识别的
存在的问题和解决的难点,对步态特征的选取及识别方法进行了研究,提出了一
种基于局部区域面积特征的步态识别研究。
首先,提出了以人体髋关节以下部分进行步态识别策略,给出了侧影面积宽度
计算的周期性分析方法。通过分析人行走时的动作变化,发现上身除了摆臂外几
乎是保持不变的,而髋关节以下部分则在有规律的变化。因此,确定了以髋关节
以下的部分进行步态识别,不仅可降低计算量,且可提高识别率。通过分析发现
步态变化的周期性,利用侧影面积宽度计算,即计算其目标区域内的像素个数,
获取步态的周期,并确定步态的 1 个周期的关键帧作为研究对象。
其次,提出了以步态侧影微小面积为步态特征的识别方法。针对模拟步态轮
廓线为特征的识别方法复杂性高,且计算量太大,实时性差等问题,设计出一种
利用步态侧影微小面积来替代步态的轮廓线作为特征的识别方法。该方法采取最
近邻距离准则对提取的步态特征进行匹配,既可保持较好的识别率,又能减小计
算量。实验结果表明,其方法的可行性。
最后,给出主成分分析(ponent analysis, PCA)和线性判别分
析(Linnear Discriminant analysis,LDA)相结合的步态识别方法。该方法首先使
用 PCA 获得步态图像的特征向量,再结合 Fisher 判别准则来选取特征,即发挥了
PCA 去除相关性的优点,又利用了 Fisher 准则分类的特性。通过实验表明,这种
方法不仅识别速度快,且识别率高。
关键词:步态识别,区域面积,PCA,LDA
I
基于区域面积的步态识别研究
ABSTRACT
Gait recognition is an important form of biological feature recognition. Gait
recognition is plex and challenging topic in pattern recognition. Gait is the only
biological characteristic that can be perceived in the case of long-distance. It has
intrigued researchers in the field of visual monitoring of the potential applications.
Currently, many scholars are engaging in gait recognition using a variety of methods.
However,it is always a hot issue how to improve the recognition rate and how to reduce
plexity puting in gait recognition. Based on above problems, we have
studied the selection and identification of gait characteristics and proposed a new gait
recognition method based on regional area characteristics.
Firstly,we propose a gait recognition strategy that only use the following parts of
the human hip joint., and calculates the width of the silhouette area to descrip the gait
cycle, We analyze the action in walking changes, and clearly find that th