基于角度统计特征的步态识别.pdf

《基于角度统计特征的步态识别.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、84传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2010年第29卷第6期基于角度统计特征的步态识别郭军波，朱莉，王克奇(东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨150040)摘要：提取角度统计特征，为步态识别提出了一种新途径。用统计的方法，等角度间隔地计算归一化步态轮廓图像各像素点至质心距离的均值与方差，并用其构造步态识别的特征向量。与提取步态轮廓图像边界特征的方法相比，该方法具有算法简单、运算速度快、无需建立复杂的数学模型等优点。以Marlab7．5为平台，以中科院自

2、动化研究所提供的CASIA数据库为样本进行了大量实验，实验结果表明：该步态识别方法具有较好的识别性能。关键词：步态；模式识别；图像处理；特征提取中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1000-9787(2010)06--0084-03GaitrecognitionbasedonanglestatisticalfeaturesGUOJun—bo，ZHULi，WANGKe—qi(CoHegeofMachineryandElectronEngineering，NortheastForestryUnivers

3、ity，Harbin150040，China)Abstract：AnglefeatureextractionprovidesaHewwayforgaitrecognition．Statisticalmethodsisusedtocalculatetheangleintervalmeanandvarianceofpixelstocentroiddistanceofthenormalizedgaitsilhouetteimagesthe，featurevectorofgaitrecognitionisconstruc

4、ted．Comparedwiththemethodofboundaryfeatureextractionofgaitsilhouetteimages，thismethodhasseveraladvantages，forexamplethealgorithmissimple，thecomputingspeedisfast．anditdoesnotneedtosetupcomplexmathematicalmodelsandSOon．AlotofexperimentshavebeendonebyMatlab7．5，u

5、singtheCASIAdatabaseprovidedbyInstituteofAutomation，ChineseAcademyofSciences．Theexperimentalresultsdemonstratedthatthemethodhasgoodrecognitionperformance．Keywords：gait；patternrecognition；imageprocessing；featureextraction0引言实验样本来自中科院自动化研究所提供的CASIA数据库。步态识别作为一种新

6、兴的生物特征识别方法，目前尚1步态特征提取处在研究阶段。各国研究者们提出的方法很多，目前主要1．1质心的计算分为两大类：基于模型的方法和基于统计学的方法⋯。假设矩阵，为经过二值化和归一化后的步态轮廓图在步态识别问题中，重要的是提取出步态特征，本文主像，，(，，，)为图像中某一点的行列下标，视其为笛卡尔坐标系中的横纵坐标。那么，步态轮廓图像的质心坐标x，Y)要研究的就是一种基于统计学的特征提取方法。主要思路可以由公式(1)和公式(2)进行计算是先计算出步态轮廓图像中各个像素点到质心的距离，然N后，统计等角度问隔的扇

7、形区域内各像素点到质心距离的=∑，(1)均值与方差，用各个扇形区域的均值与方差构造特征向量。N特征提取出来后，运用遗传算法进行特征选择，去掉一些冗Y。=∑Y．(2)余特征，降低特征向量的维数并提高识别率。通过实验比其中，Ⅳ为步态轮廓图像中为“l”的像素点的总数。较近邻，BP神经网络和支持向量机的分类结果，证明该1．2计算各点相对于质心的极坐标特征提取方法的有效性。步态轮廓图像的获取方法有很多为方便后续特征的提取，先构造一个以质心为极点的种，目前比较流行的方法是：先用CCD摄像机获取人体步极坐标系，计算出各个像素点

8、的极坐标。1)用公式(3)计算各点到质心的距离态视频，然后，从视频中提取出一些连续的帧，最后，用背景减除法获得步态轮廓图像【2]，本文对此不作详细介绍。P：~／(—)。+()，一Y)．(3)收稿日期：2009-10—14第6期郭军波，等：基于角度统计特征的步态识别852)用公式(4)计算各点相对于质心的极角0了随机变量的集中性与分散性。均值与方差虽然不能完整-2(,地描述