基于类Haar特征模板匹配的多镜头步态识别算法

发布时间：2019-01-07 16:10

【摘要】：针对视频监控中步态识别算法准确度较低的问题,提出一种双边傅里叶校正点估计类Haar特征模板匹配的多镜头步态识别算法。根据视频监控的特点,使用图像点估计重构算法,设计一种无标记类Haar特征模板匹配的步态特征提取算法,进行步态的自动识别与提取。对不同镜头视角下特征运动角度提取差异,基于双边傅里叶级数实现观测角度校正,并依据高维特征空间设计自适应顺序前进浮动选择的搜索算法。在Southampton测试库上的仿真结果表明,该算法步态正确分类率达到96.3%,能有效提高分类识别精度。
[Abstract]:Aiming at the low accuracy of gait recognition algorithm in video surveillance, a multi-shot gait recognition algorithm based on Haar feature template matching for two-sided Fourier correction point estimation is proposed. According to the characteristics of video surveillance, a gait feature extraction algorithm based on unmarked Haar feature template matching is designed by using image point estimation and reconstruction algorithm to identify and extract gait automatically. The angle of motion of feature is extracted from different lens angle of view, and the angle correction is realized based on two-sided Fourier series, and the search algorithm of adaptive sequential forward floating selection is designed according to high-dimensional feature space. The simulation results on Southampton test database show that the correct gait classification rate of this algorithm is up to 96.3 and the accuracy of classification and recognition can be improved effectively.
【作者单位】： 湖南广播电视大学网络资源系;中南大学信息科学与工程学院;
【基金】：湖南省教育科学“十二五”规划课题(XJK014BXX005)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2403856