基于步態(tài)的遠距離人體識別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著軍事區(qū)域、敏感的公共場合、國家重要部門等對智能監(jiān)控需求的提高,遠距離的人體識別成為當前身份識別的熱點,傳統(tǒng)的身份識別已經不能勝任這項任務。傳統(tǒng)的生物特征(如指紋、人臉、虹膜)不能完成遠距離識別的任務,而步態(tài)特征具有隱蔽性、非接觸性、難以偽裝和隱藏、可遠距離監(jiān)測等特點,被認為是遠距離目標識別最具潛力的生物特征,頗受廣大模式識別研究者的青睞。所以步態(tài)識別技術在安全敏感場所、特殊的人員限制等方面有很廣泛的應用。
　　基于現(xiàn)有的算法和

2、理論,本文著重從人體的步態(tài)輪廓、人體關節(jié)點角度、反射對稱因子等方面入手,開展研究,主要工作如下:
　　1、本文提出了步態(tài)識別系統(tǒng)的總體設計目標,制定實驗方案,在申請到的中科院自動化所的CASIA步態(tài)數據庫上驗證實驗方案的可行性和識別效果,并且根據實驗室現(xiàn)有的實驗設備,在實驗室內部和實驗室外部拍攝部分視頻,該部分視頻用在對比試驗中。
　　2、在運動目標檢測后,對得到的圖像進行裁剪和縮小,使用雙線性插值法對圖像進行縮小,以減少后

3、期的數據處理量。
　　3、根據人體步幅的周期性變化提取被測目標的步態(tài)周期,在步態(tài)周期內,提取被測目標的三個特征:輪廓特征、肢體角度特征、人體的反射對稱特征,為了降低特征的維數,取輪廓距離矢量的前30階傅里葉變換,取人體的9個肢體角度值,1個反射對稱因子,組成聯(lián)合特征矢量,用于分類識別。
　　4、為了驗證本文算法的有效性,實驗部分分為四組,第一組采用兩種特征組合進行實驗;第二組采用上述三種特征組合進行實驗,但不引入各個隸屬度的