视频监控中人体步态识别方法研究

《视频监控中人体步态识别方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：TP391单位代码：10190研究生学号：201306021密级：无硕士学位论文视频监控中人体步态识别方法研究Researchongaitrecognitionmethodinvideosurveillance研究生姓名：李雪燕专业：电子与通信工程指导教师姓名：史东承指导教师职称：教授2016年4月长春工业大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，《视频监控中人体步态识别方法研究》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品

2、成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：年月日长春工业大学硕士学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春工业大学硕士学位论文版权使用规定”，同意长春工业大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名：年月日校内指导教师签名：年月日硕士学位论文摘要随着科学技术的不断发展，人们

3、的安全意识不断增强，监控设施分布在各种公共场所和街道。利用监控设备采集的视频信息对人的身份认证变得越来越重要。步态识别，它旨在根据人们的行走姿势来进行身份识别，具有远距离非侵犯、非接触和难于隐藏的特点。它的特点适用于智能监控领域，因此，步态识别技术受到了更多的关注和研究。步态识别是通过摄像头摄录到的人走路的视频图像来进行研究，它的核心部分主要是提取出适合的步态特征来表述人走路的特性，提取的步态特征利用分类器对行人的身份进行验证，其涉及的领域非常广泛，包括数字图像处理、计算机视觉和模式识别等领域的技术。当前，在对步态识别研究中，步态的特征提取成

4、为现阶段研究的重点。本文提出了一种融合步态轮廓特征和步态骨架特征的步态识别方法，主要对特征提取和融合进行了细致的研究，本文的研究与创新如下：（1）提出了基于步态轮廓特征提取的方法。首先，使用ViBe算法建立背景模型，利用背景减除法获得前景图像，运用形态学和连通性分析进行处理，根据提取关键帧的宽高比测得步态周期；然后沿逆时针把人体轮廓展开计算所有轮廓点到质心的距离，即把二维轮廓形状转换为一维距离信号，得到了步态轮廓特征。（2）提取步态骨架特征。利用一种改进的骨架提取方法提取步态骨架特征，然后对提取的骨架进行细化，再通过腐蚀与还原的方法得到步态的

5、主骨架，从而对得到的人体主骨架进行骨架点采样。由于骨架点相对于重心的横向偏移是周期变化的，通过傅立叶变换映射到频域，可以得到各骨架点的傅立叶级数。步序列的运动及形状特征可以通过低频的傅立叶级数表示，并且具有足够的识别能力。（3）采用加权加法将两种特征进行融合。在融合过程中，两种特征起到的作用是不同的，由各特征所得的匹配值在融合过程中的可信度也是不同的。为了充分发挥各个特征的优势，引进权值，使融合结果达到更高的识别率，最后采用最近邻模糊分类器进行分类识别。实验表明，融合步态轮廓特征和骨架特征的步态识别方法是行之有效的，在步态识别应用方面有一定的

6、参考价值。关键词：步态识别步态轮廓傅立叶级数步态骨架最近邻模糊分类I硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofscienceandtechnology,theawarenessofsecurityhasbeenenhanced,whichleadthatalotofmonitoringinfrastructuresarewidelymountedinpublic.It’sgettingmoreandmoreimportanttoidentifypeoplebythevideoinformationoftheacqui

7、sitionsfrommonitors.Gaitrecognition,relyingonpeople’swalkingposturetomaketheidentifications,isofnon-invasion,non-contact,easyconcealment.Allofitscharacteristicsareverysuitableforintelligentmonitoring.Therefore,gaitrecognitiongetswidelyconcernedandresearched.Gaitrecognitioni

8、sstudiedbythevideoofpeople’swalkingposture,whosehardcoreismainlyaboutextractingsui