【摘 要】
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针对视频监控中步态识别算法准确度较低的问题,提出一种双边傅里叶校正点估计类Haar特征模板匹配的多镜头步态识别算法。根据视频监控的特点,使用图像点估计重构算法,设计一
【机 构】
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湖南广播电视大学网络资源系,中南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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湖南省教育科学“十二五”规划课题(XJK014BXX005)
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针对视频监控中步态识别算法准确度较低的问题,提出一种双边傅里叶校正点估计类Haar特征模板匹配的多镜头步态识别算法。根据视频监控的特点,使用图像点估计重构算法,设计一种无标记类Haar特征模板匹配的步态特征提取算法,进行步态的自动识别与提取。对不同镜头视角下特征运动角度提取差异,基于双边傅里叶级数实现观测角度校正,并依据高维特征空间设计自适应顺序前进浮动选择的搜索算法。在Southampton测试库上的仿真结果表明,该算法步态正确分类率达到96.3%,能有效提高分类识别精度。
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