基于PHOG的步态识别方法研究

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1、学校代码１０４５９学号或申请号Ｚ２０１６１７２２４密级＾ｋｉ专业硕士学位论文基于ＰＨＯＧ的步态识别方法研究作者姓名：袁浩导师姓名：李向丽专业学位名称：计算机技术培养院系：信息工程学院完成时间：２０１８年１１月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterResearchongaitrecognitionmethodbasedonPHOGByHaoYuanSupervisor:Prof.Xiangli

2、LiComputerTechnologySchoolofInformationEngineeringNov,2018原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研宄工作所取得的成果。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。学位论文作者签名：曰期：＾７义年＞月屮日丨学位论文版权使用授权书本学位论文作者

3、完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权郑州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，可以釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。’学位论文作者签名：＼我日期年／ｖ月屮日指导教师签名：日期：年月日摘要摘要步态识别是一种特殊的生物特征识别技术，它能够实现远距离识别，对视频质量要求低，而且不易被察觉、不易被隐藏，在智能监控领域内应用前景非常广阔。因此，步态识别

4、的相关技术研究受到了很多计算机视觉领域内学者的青睐，国家政府部门也越来越关注此项技术的研究与应用。步态识别过程中，如何削弱噪声的影响，提高识别率，减少计算量，增强步态识别的鲁棒性，一直是该领域研究人员的目标。本文根据这个目标，做了一些相关的研究，主要工作如下：（1）对步态检测环节进行了重点研究。包括基于背景减除法的视频对象分割方法、基于局部二值模式的步态检测方法以及基于微分法的边缘检测。然后根据实验分析，通过对比计算量、以及噪声的影响等因素，利用背景减除法进行运动目标检测，利用一阶微分法进行边缘检测。（2）对步

5、态识别的特征提取环节进行了重点研究。通过分析HOG（HistogramofOrientedGradients,梯度方向直方图）存在的问题，提出了基于PHOG（PyramidHOG,分层梯度方向直方图），并融合步态能量图进行特征提取的方法。具体的，步态检测完成后，生成步态能量图，用一阶微分法提取步态能量图的边缘信息，最后提取出步态能量图的PHOG特征向量。（3）对步态的分类识别环节进行了研究，通过对传统分类器如支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)的比较，确定本研究采用极限学习机（Ext

6、remeLearningMachine,ELM），ELM具有学习速度快、分类精度高、泛化能力强等优点，所以本文将ELM作为步态识别分类器。（4）利用Matlab对基于PHOG的步态识别系统算法进行仿真，并对仿真结果进行分析。此外，本文通过研究，有以下发现：（1）通过对步态能量图（GaitEnergyImage，GEI）的边缘进行PHOG特征提取，得到的特征具有较强的抗噪性能和一定的抗旋转能力，适合于步态识别。（2）利用PHOG的分层设计，不仅描述了步态行为的全局形状和局部细节，而且描述了步态行为的空间信息。关键

7、词：运动目标检测；步态识别；步态能量图；分层梯度方向直方图；极限学习机。IAbstractAbstractGaitrecognitionisaspecialbiometricrecognitiontechnology,whichcanachievelong-distanceidentificationwithlowrequirementsonvideoquality,andisnoteasytobedetectedandhidden.Theapplicationprospectinthefieldofintel

8、ligentmonitoringisverybroad.Therefore,therelatedtechnologyresearchofgaitrecognitionhasbeenfavoredbymanyscholarsinthefieldofcomputervision,andthenationalgovernmentdepartmentsarepayingmoreandmorea