【摘 要】
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GEI算法对低质量的步态图像显示了较好的适应性,然而它更多的依靠人体的外形进行识别,因而在拍摄的人体外形变化较大时识别率明显降低.提出一个新的步态识别算法,以解决GEI的识别率受外形变化严重影响的问题.该算法首先根据左右基准点对步态轮廓图对齐.然后计算出每个关键时刻步态轮廓图相对于标准轮廓图的偏差,并根据这些偏差值生成动态能量矩阵.最后提取主分量并对特征矩阵进行分类.实验结果显示本文算法比GEI算
【机 构】
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燕山大学理学院,燕山大学信息科学与工程学院,张家口供电公司
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GEI算法对低质量的步态图像显示了较好的适应性,然而它更多的依靠人体的外形进行识别,因而在拍摄的人体外形变化较大时识别率明显降低.提出一个新的步态识别算法,以解决GEI的识别率受外形变化严重影响的问题.该算法首先根据左右基准点对步态轮廓图对齐.然后计算出每个关键时刻步态轮廓图相对于标准轮廓图的偏差,并根据这些偏差值生成动态能量矩阵.最后提取主分量并对特征矩阵进行分类.实验结果显示本文算法比GEI算法具有更高的识别率.这说明本文算法更能适应拍摄条件变化造成的轮廓图变形,并提取了更有效的步态动态特征.
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