基于BEMD的多视角步态识别算法研究

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1、工程硕士学位论文基于BEMD的多视角步态识别算法研究朱莹莹哈尔滨理工大学2018年3月国内图书分类号：TP391.4工程硕士学位论文基于BEMD的多视角步态识别算法研究硕士研究生：朱莹莹导师：韦琦申请学位级别：工程硕士学科、专业：电子与通信工程所在单位：电气与电子工程学院答辩日期：2018年3月授予学位单位：哈尔滨理工大学ClassifiedIndex:TP391.4DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringResearchonMulti–PerspectiveGaitRecognitionAlgorithm

2、BasedonBEMDCandidate：ZhuYingyingSupervisor：WeiQiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringElectronicandCommunicationSpecialtiy：EngineeringDateofOralExamination：March,2018HarbinUniversityofScienceandUniversity：Technology哈尔滨理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于BEMD的多视角步态识别算法研究》，

3、是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：日期：年月日哈尔滨理工大学硕士学位论文使用授权书《基于BEMD的多视角步态识别算法研究》系本人在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解哈尔滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校

4、保留并向有关部门提交论文和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理工大学可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于保密，在年解密后适用授权书。不保密√。(请在以上相应方框内打√)作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日基于BEMD的多视角步态识别算法研究摘要步态识别作为一种新兴的生物识别技术，是根据步行者行走的姿态来判断行人的身份。与传统的生物识别技术相比，其具有非入侵性、容易在公共区域设置和难以掩饰等优点。目前，步态识别都是对指定的角度进行研究，对于多个视角，当前的步态识别是有困难的。针对步态识

5、别系统经常受观察角度的影响，研究多视角步态识别具有十分重要的意义。论文提出了一种基于BEMD的多视角步态识别算法。根据中科院提供的CASIA数据库，对步态图像预处理、步态特征提取和步态识别三个部分的内容做了详细的研究，主要内容为：步态图像的预处理部分，通过背景减除法从背景图像中提取运动目标轮廓，得到步态轮廓的二值图像。对其二值图像进行形态学处理、连通区域处理等操作，从而去除一些噪声和小的连通区域。经过图像归一化，将行人轮廓图像调整到合适的大小，在此基础上，检测出步态周期。步态特征提取部分，在一个步态周期内，得到步态能量图，采用二维经验模态分解（BEMD

6、）方法对其进行分解，将分解出四个分量的前三个高频分量重构图像作为步态特征。将每个视角下的步态特征进行相加，最终构建出多视角步态特征。分析对比各个模态分量和组合分量作为特征时不同角度的准确率，实验结果表明，将前三个分量作为特征时的分类效果优于其他特征；而且将各个角度的平均识别率与角度融合之后的多视角步态识别率进行比较，验证多视角步态特征具有较好的分类效果。步态识别部分，采用支持向量机（SVM）对构建的多视角步态特征进行分类，同时利用遗传算法（GA）对模型当中惩罚参数和核参数进行优化。利用公开的CASIA数据库进行实验，平均识别率达到93.52%，较优化前

7、的识别率90.22%有所提升。关键词步态识别；步态能量图；二维经验模态分解；支持向量机；遗传算法-I-ResearchonMulti–PerspectiveGaitRecognitionAlgorithmBasedonBEMDAbstractAsanemergingbiometricrecognitiontechnology,gaitrecognitioncandeterminetheidentityofpedestriansbasedonthewalkingattitudeofpedestrians.Comparedwiththetraditiona

8、lbiometrics,ithastheadvantagesofnon-invasive,se