基于积极性区域的红外步态识别方法研究.pdf

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1、78西安理工大学学报JournalofXi’aIlUniversityofTechnology(2012)Vo1.28No.1文章编号:1006-4710(2012)01-0078-07基于积极性区域的红外步态识别方法研究赵永伟,张二虎(西安理工大学印刷包装工程学院,陕西西安710048)摘要:红外步态图像具有可见度和对比度低的特点,易造成预处理后人体目标分割残缺不全,从而影响步态识别的性能。针对此问题,提出一种基于积极性区域的红外步态识别方法。首先通过将平均步态图像(AGI)划分成头、手臂、躯干、大腿、前腿、后腿和

2、脚等7个区域,然后使用基于Gabor的区域协方差矩阵方法提取每个区域的特征,识别时使用其中6个处理效果相对完好的区域信息,从而剔除了残缺区域对识别结果的影响。该方法在CASIA的红外夜间步态库上进行了测试,取得了较好的识别效果。最后进一步分析了人体各个区域对识别的影响和作用,并提出了积极性区域的概念,用于红外步态识别。实验结果和分析结果表明,本文方法鲁棒性好且有效。关键词:红外步态识别;步态区域;Gabor变换;积极平均步态图像中图分类号:TP391.41文献标志码:AAStudyofInfraredGaitReco

3、gnitionMethodBasedonthePositiveGaitComponentZHAOYongwei,ZHANGErhu(Facul~ofPrintingandPackagingEngineering,Xi’allUniversityofTechnology,Xi’al710048,China)Abstract:Withthecharacteristicsoflowvisibilityandlowcontrastofinfraredgaitimage,itwillleadtoinaccuracyintheh

4、umansilhouettesegmentation,wherebythegaitrecognitionperformanceisafected.Withallaimattheaboveproblem,thispaperproposesaninfraredgaitrecognitionmethodbasedONthepositivegaitcomponent.Fi~fly,anaveragedgaitimage(AGI)issegmentedinto7components,namelyhead,alTll,trunk

5、,thigh,front-leg,back-leg,andfeet.Secondly,gaitfeaturesareextractedfromeachcomponentusingGabor—basedregioncovariancematricesmethod.Inordertoeliminatetheinfluenceofbadcomponent,only6finecomponentsareusedtogaitrecognition.ThemethodisevaluatedontheCA—SIAInfraredNi

6、ghtGaitDatasetwithcomparativelygoodrecognitionresultsobtained.Finally,therecog—nitionperformanceandefectofeachcomponentofhumanbodyisfurtheranalyzed,andaconceptofthepositivecomponentisproposed印plicabletoinfraredgaitrecognition.Theexperimentalresultsdemon-stratet

7、hevalidityandrobustnessofthismethod.Keywords:infraredgaitrecognition;gaitcomponents;Gabortransform;positiveaveragedgaitimage近年来,随着一些安全敏感场合(如机场、军事体的分割相对简单,得到的一般都是完整的二值人基地等)对智能视觉监控系统的迫切需求,非接触体轮廓。但对于夜晚情况下的红外步态识别,由于式远距离的身份识别技术备受关注,特别是在基于采集到的步态图像的可见度和对比度都比较低,预人体步态特征

8、的身份识别技术方面已有许多研究结处理后的人体轮廓经常会出现残缺不全的情况。例果剖。但是,目前文献中所报道的步态识别方法,如缺少了一个腿的部分,这样就对步态特征提取及大部分是针对白天实验设定环境下采集的步态视频识别方法的鲁棒性提出了挑战。图像进行处理并测试算法的性能,而对夜晚情况下红外步态识别最早是由Tan等人圳开始研究,采集的红外步态图像识别关

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