基于人體動(dòng)靜態(tài)特征融合的步態(tài)識(shí)別算法研究.pdf

1、隨著社會(huì)的發(fā)展，安全問題越來越重要。步態(tài)識(shí)別作為一種新興的生物特征識(shí)別技術(shù)，旨在從不同運(yùn)動(dòng)個(gè)體的行為中提出各自的變化特征，達(dá)到實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的自動(dòng)身份識(shí)別。與其他的生物特征相比，步態(tài)識(shí)別具有非接觸性，遠(yuǎn)距離性和難以隱蔽性，并且步態(tài)識(shí)別可以在低分辨率的視頻序列圖像中進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別的優(yōu)點(diǎn)。人臉、指紋等生物特征通常要求近距離或者接觸性的感知，在遠(yuǎn)距離情況下無法使用，而步態(tài)是此情況下唯一可感知的生物特征。因此從視頻角度看，步態(tài)是遠(yuǎn)距離下最具有潛力的

2、生物特征。
　　 步態(tài)識(shí)別包括三個(gè)部分:目標(biāo)檢測(cè)、特征提取和分類識(shí)別。本文在研究步態(tài)識(shí)別算法基礎(chǔ)上，提出一種融合步態(tài)運(yùn)動(dòng)中人體的靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征的步態(tài)識(shí)別算法，并對(duì)這三部分進(jìn)行了詳細(xì)的研究。
　　 針對(duì)本文使用視頻圖像序列所具有的背景簡單的特點(diǎn)，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法比較分析，采用基于改進(jìn)的背景減除法提取圖像，然后基于形態(tài)學(xué)去噪處理，用傅里葉描述子提取人體的輪廓作為靜態(tài)特征。對(duì)步態(tài)特征進(jìn)行分析，在步態(tài)周期內(nèi)計(jì)算出步幅和步頻