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1、隨著現(xiàn)代社會(huì)對(duì)安全要求的提高,傳統(tǒng)身份識(shí)別方法受到局限,生物識(shí)別技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)安全的手段得到大力的研究和發(fā)展。步態(tài)識(shí)別作為生物特征識(shí)別技術(shù)的新興領(lǐng)域,以其難于隱藏和偽裝、便于采集和遠(yuǎn)距離低分辨率識(shí)別等優(yōu)點(diǎn),成為近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域備受關(guān)注的前沿方向。在步態(tài)的身份識(shí)別技術(shù)研究中,本文在步態(tài)特征提取和身份分類識(shí)別,以及識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)建方面做了嘗試和探索。 針對(duì)目前步態(tài)識(shí)別算法中出現(xiàn)的特征龐大、計(jì)算復(fù)雜等缺點(diǎn),本文提出了一種基于腿部三角特
2、征的貝葉斯步態(tài)識(shí)別方法。對(duì)步態(tài)序列的原始圖像,運(yùn)用改進(jìn)的背景差分方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分割,二值化之后用形態(tài)學(xué)方法消除噪音,根據(jù)幅值的周期性變化曲線提取關(guān)鍵幀。運(yùn)用檢測(cè)算法對(duì)提取的關(guān)鍵幀進(jìn)行人體檢測(cè)以及人體區(qū)域劃分后,用三角形分別對(duì)最大關(guān)鍵幀以及最小關(guān)鍵幀進(jìn)行模擬,提取三角形的三邊長(zhǎng)度、上頂角值以及人體髖部中點(diǎn)坐標(biāo)為步態(tài)特征。識(shí)別時(shí)引入KNN或者N-best分類對(duì)屬性值初次分類,再用貝葉斯分類識(shí)別。在NLPR數(shù)據(jù)庫(kù)上使用留一校驗(yàn)方法進(jìn)行算法驗(yàn)證,
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