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基于聯(lián)合多特征字典稀疏表示的步態(tài)識別算法

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  步態(tài)識別是運用步態(tài)的普遍唯一性,通過提取人走路過程中步態(tài)特征,經(jīng)過分類識別,最終實現(xiàn)辨別人物身份,達(dá)到分析行為特征的目的。一般包括輪廓檢測、特征分析、分類識別三個主要研究步驟。其中特征提取是步態(tài)識別的關(guān)鍵環(huán)節(jié),特征提取的好壞對最終識別率影響很大。步態(tài)特征的提取方法主要分為基于模型與基于整體兩種方式。典型的基于模型的特征處理有鐘擺模型、棍狀模型和橢圓模型?;谀P偷奶卣魈崛τ谡趽鹾驮肼曈休^強的魯棒性,但計算量大,對序列變化敏感度高,難以實現(xiàn)實時處理。基于整體的特征提取也稱為基于全局的特征提取,無需建立先驗?zāi)P?,而是通過分析目標(biāo)動態(tài)變化與輪廓信息提取合適的特征,相對基于模型的特征提取實時性好,但對于視角和服飾變化等魯棒性較差。N.V.Boulgouris等人采用隨機變換提取單幀特征,并使用LDA對周期累計特征矢量進(jìn)行降維。Dong Xu等人提出一種新的局部分布式特征(PDF),他們將每幀動態(tài)能量圖(GED表示為局部增量Gabor特征組,將其從5個尺度和8個方向組合為新特征矢量。Mohan Kumar HP等人提出變式能量圖(CEI),將特征值重構(gòu)為區(qū)間值,通道隨機變換提取判決特征,實驗表明該特征對于穿衣、背包等變化具有良好的識別魯棒性。

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