基于支持向量机的步态识别算法研究

发布时间：2018-01-14 13:33

  本文关键词：基于支持向量机的步态识别算法研究　出处：《无线电工程》2013年06期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为了准确快速地进行运动人体的步态识别,提出了一种基于主分量分析(PCA)和统一Hu矩融合的步态识别算法。将人体髋关节以下作为感兴趣区域,对图像序列中运动人体的感兴趣区域进行了分割,并提取主分量外形特征,同时计算感兴趣区域的统一Hu不变矩特征,将二者结合,构成步态序列的特征空间,采用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别,通过MATLAB仿真实验验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法识别速度快,具有较高的识别率。
[Abstract]:In order to gait recognition accurate movement of human body, propose a method based on principal component analysis (PCA) and unified Hu moment fusion algorithm for gait recognition. The human hip joint as the region of interest, area of the motion image sequence of human body in the interest of segmentation and extraction of principal component features, unified Hu also calculated ROI invariant moment features, the combination of the two, a feature space of gait sequence, using support vector machine (SVM) classifier for classification, through MATLAB simulation experiments verify the effectiveness of the algorithm. The experimental results show that this algorithm has fast recognition, has a high recognition rate.

【作者单位】： 中国电子科技集团公司第五十四研究所;
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言步态识别旨在利用人们的走路姿势来进行身份的识别。目前,步态识别的方法大致分为2类:基于模型方法和非模型方法。基于模型方法需要事先建立人体的结构或运动模型[1,2],如庄月挺[3]等建立的人体三维棍状模型等。这种方法直接从建立的模型中获得步态特征,但匹配和搜索过

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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