基于輪廓及力場(chǎng)變換的步態(tài)識(shí)別研究.pdf

1、在以IT技術(shù)和生物技術(shù)為主流科技的知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,身份的鑒定有了來自生物體自身的密匙,橫跨這兩大科技領(lǐng)域的生物特征識(shí)別技術(shù)正愈益顯示出其旺盛的生命力和遠(yuǎn)大前景.與傳統(tǒng)的身份鑒定手段相比,生物識(shí)別具有無可比擬的優(yōu)勢(shì).其中步態(tài)識(shí)別技術(shù)以其所具有的非侵襲性,良好的防偽性,簡易的采集條件,遠(yuǎn)距離識(shí)別等優(yōu)勢(shì),受到了越來越廣泛的重視,該文也在這方面作了探討.人運(yùn)動(dòng)的視覺分析是步態(tài)識(shí)別的重要內(nèi)容之一,它在虛擬現(xiàn)實(shí),視覺監(jiān)控,感知接口中均有廣泛的應(yīng)用前景

2、,該文介紹了視覺分析中圖像序列的檢測(cè),分類,跟蹤,識(shí)別,并回顧了運(yùn)動(dòng)分析目前的發(fā)展水平和常用的處理方法.提出了兩種簡單有效的自動(dòng)步態(tài)識(shí)別方法.一種是基于輪廓的步態(tài)識(shí)別算法.即對(duì)每個(gè)序列而言,先用背景剪除法檢測(cè)出人的運(yùn)動(dòng)輪廓,然后將這些時(shí)變的二維輪廓形狀轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的一維距離信號(hào),并通過特征空間變換來提取低維步態(tài)特征,最后探討了用歸一化歐氏距離度量,標(biāo)準(zhǔn)的模式分類來用于識(shí)別.另一種方法研究了力場(chǎng)變換在步態(tài)識(shí)別中的可行性,研究了力場(chǎng)變換在二維