【摘 要】
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在计算机视觉和智能视频监控领域,步态识别是一个新兴的研究方向,它是根据人们走路的方式来进行人的身份识别。本文主要是对步态识别中的几个关键技术进行研究,其中包括步态
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在计算机视觉和智能视频监控领域,步态识别是一个新兴的研究方向,它是根据人们走路的方式来进行人的身份识别。本文主要是对步态识别中的几个关键技术进行研究,其中包括步态识别预处理中的运动人体的阴影消除、多人跟踪中遮挡问题的解决以及步态特征的提取和步态的识别。对于运动人体的阴影消除,研究了基于色度信息的阴影消除方法和基于色彩空间转换的阴影消除方法。在基于色度信息的阴影消除方法中,分别利用了图像的色度夹角以及蓝色调的特征来进行阴影消除;在基于色彩空间转换的阴影消除方法中,分别利用了HSV颜色空间和归一化rgb颜色空间的特性来进行阴影消除,这些方法均能够有效地消除了运动人体的阴影。对于多人跟踪中遮挡问题的解决,通过利用灰色预测方程对被遮挡的运动人体的质心进行预测,从而有效地解决了遮挡问题。在运动人体步态特征的提取上,采用了两种新的步态特征提取方法,一种是基于人体运动像素角度直方图的特征,另一种是基于运动人体区域的步态特征。在单一视角下的步态识别算法中,通过对每个步态序列提取步态周期,然后将一个步态周期作为一个整体进行了步态特征的提取。根据提取出的两个步态特征,利用最近邻分类器进行了步态识别算法实验,得到了较好的识别效果。对于多特征融合的识别,采用将两个步态特征矢量进行串行化来得出新的融合特征矢量。最后,将步态识别算法应用到多人识别中,实现了在场景中有多人存在的情况下步态识别问题的解决,为今后真实场景中的步态识别奠定了一定的基础。通过初步的测试,本文所采用的方法得到了较好的实验结果,对今后进一步的研究具有一定的参考价值。
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