面向Kinect運動數(shù)據(jù)的步態(tài)識別算法研究.pdf

1、步態(tài)識別是一種新興的生物特征識別技術(shù)，其目的在于通過分析人的走路姿勢對人的身份進行識別。傳統(tǒng)的步態(tài)識別技術(shù)基于圖像、視頻等數(shù)據(jù)對步態(tài)進行識別，將大量精力用于從圖像、視頻數(shù)據(jù)中提取人體運動數(shù)據(jù)和對人體建模之上。隨著科技的快速發(fā)展，直接以廉價的方式獲取到人體運動的三維信息成為可能。
　　Kinect可以對人體骨骼結(jié)構(gòu)進行建模并對人運動時各主要關(guān)節(jié)的三維運動數(shù)據(jù)進行采集，大大減少了傳統(tǒng)步態(tài)識別前期用于數(shù)據(jù)提取與建模的工作量。本文結(jié)合傳統(tǒng)

2、步態(tài)識別技術(shù)以及Kinect運動數(shù)據(jù)的新特點，對面向Kinect運動數(shù)據(jù)的步態(tài)識別所涉及的關(guān)鍵問題進行了探究，主要工作如下:
　　1)研究Kinect運動數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理方法。通過調(diào)用相關(guān)接口對Kinect運動數(shù)據(jù)進行采集，通過分析Kinect運動數(shù)據(jù)的特點，提出使用自適應(yīng)的雙邊濾波算法從時間和空間兩個方向?qū)\動數(shù)據(jù)進行降噪處理。
　　2)運動數(shù)據(jù)的步態(tài)周期分割。通過提取運動時的足跡信息對步態(tài)周期進行分割，首先提取足跡特征

3、對足跡進行描述，然后提出使用支持向量機方法進行足跡檢測，進而使用足跡檢測的結(jié)果對步態(tài)周期進行分割，對分割得到的步態(tài)周期進行長度歸一化，從而獲得長度一致的步態(tài)運動數(shù)據(jù)，以此作為步態(tài)識別的樣本數(shù)據(jù)。
　　3)Kinect步態(tài)識別算法研究。首先對常用的步態(tài)數(shù)據(jù)庫進行了概括，并根據(jù)實驗的需要搭建了一個Kinect步態(tài)運動數(shù)據(jù)庫，其次提取一系列步態(tài)特征對步態(tài)運動進行描述，最后提出使用隨機森林算法對步態(tài)進行識別并與多種識別方法進行了實驗對比與