基于步態(tài)特征的身份識別技術(shù)研究.pdf

1、近來年，隨著社會(huì)發(fā)展對自動(dòng)身份鑒定技術(shù)的需求越來越迫切，指紋、虹膜、人臉、DNA以及筆跡等生物特征識別技術(shù)得到了巨大發(fā)展。步態(tài)是一種新興的生物特征識別技術(shù)，主要是通過人體走路的姿勢來識別人的身份。和其他生物識別特征相比，它具有非侵犯性、遠(yuǎn)距離識別性、清晰度要求低和難以隱藏等優(yōu)點(diǎn)，因而備受計(jì)算機(jī)視覺研究者的關(guān)注。從安全監(jiān)控的角度來看，步態(tài)也是遠(yuǎn)距離情況下最具潛力的生物特征。鑒于步態(tài)識別技術(shù)具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，本文對其進(jìn)行

2、了深入的研究，取得了以下研究成果： 1、利用主成分分析(PCA)方法和多重判別分析(MDA)方法進(jìn)行特征降維，提出了一種基于感知輪廓描述子和特征空間變換的自動(dòng)步態(tài)識別算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在大樣本的CMU數(shù)據(jù)庫上的平均識別率達(dá)到了90％左右，和文獻(xiàn)[12]中的同類方法基本一致。而在小樣本的 UCSC數(shù)據(jù)庫上則達(dá)到了94％以上，比文獻(xiàn)[12]中的方法高5％左右。 2、面向區(qū)域面積和區(qū)域方差兩種特征，提出了一種新的基于區(qū)

3、域特征的步態(tài)識別算法。該算法在小樣本的UCSD數(shù)據(jù)庫上面向兩種特征的平均識別率分別達(dá)到了900％和94％以上，比文獻(xiàn)[20]中的Baseline算法分別高1％和5％左右。而在人樣本的CMU數(shù)據(jù)庫上則分別達(dá)到了99.5％和98.5％以上，比Baseline算法分別高4％和3％左右。 3、面向動(dòng)態(tài)方差和動(dòng)態(tài)能量兩種特征，提出了一種新的基于動(dòng)態(tài)特征的步態(tài)識別算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法在小樣本的UCSD數(shù)據(jù)庫上面向兩種特征的平均識別率都達(dá)