基于加权局部判别CCA的多视角步态识别方法

摘要：

为了解决步态特征提取难题和克服单一视觉的步态进行身份识别方法的局限性,提出一种加权局部判别典型相关分析(WLDCCA)算法.在此基础上,提出一种基于WLDCCA的多视角步态识别方法.该方法通过在WL-DCCA中引入样本的类信息和局部信息,将不同视觉的步态特征有机地融合起来,提取的融合特征能够最小化同类样本之间的距离,同时最大化异类样本之间的距离,提高了步态识别的识别率和鲁棒性.在CASIA步态数据库上的实验结果验证了该算法的有效性和可行性.

关键词：多视角步态识别、典型相关分析(CCA)、局部判别CCA(LDCCA)、加权LDCCA(WLDCCA)

所属期刊栏目：54

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61473237;陕西省科技厅科技攻关项目172102210109

在线出版日期：2018-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：90-94