光流分量分解的步态识别

摘要：

步态识别因其远距离和难于伪装等特点在生物识别技术中颇受关注.针对目前特征提取方法信息量不足的现状,提出一种基于光流分量分解的步态识别方法,对步态光流图中横向分量和纵向分量为正的部分按行、列进行分解,求出每行和每列的光流横、纵向分量,得到4个特征向量.根据训练得出的每个特征向量在识别过程中的权重进行特征融合.将主成分分析和线性判别分析相结合,用动态时间规整算法进行匹配,最后采用最近邻分类算法分类.在CASIA Database B和C上的实验表明,该方法在正常、背包和穿大衣的条件下分别得到了97％,90％和64％的识别率,在慢速和快速行走的条件下分别得到了88％和87％的识别率.

关键词：步态识别、光流、主成分分析、线性判别分析、动态时间规整、特征融合

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广州市科技计划项目20142014J4100107

在线出版日期：2016-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：295-300