【摘 要】
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利用步态对个人身份进行认定是当前生物识别领域的研究热点,为克服不同服饰、携带物对步态识别的影响,提出了一种基于泊松方程和Gabor小波的步态特征表达方法.首先对提取的运
【机 构】
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解放军国防科技大学电子科学与工程学院,长沙410073
【出 处】
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第九届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
论文部分内容阅读
利用步态对个人身份进行认定是当前生物识别领域的研究热点,为克服不同服饰、携带物对步态识别的影响,提出了一种基于泊松方程和Gabor小波的步态特征表达方法.首先对提取的运动人体二值图像采用泊松方程计算轮廓内每个点的平均随机行走时间,并构造阈值函数提取运动人体的动态部位图像Udynamic;然后将一个步态周期序列内的Udynamic累加平均,得到一种新的步态特征图(Gait Feature Image,GFI);采用Gabor小波提取GFI不同方向、不同尺度的信息,利用2D-PCA构造降维后的特征矢量.利用SVM在中科院自动化所的CASIAB数据库上进行实验,取得了较高的正确识别率.
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