【摘 要】
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提出一种基于稀疏表示的方法,采用CASIA-B和CUSD步态数据库进行步态识别.首先对步态序列中心化及归一化处理,之后提取了步态的主动能量图像（AEI）,AEI很好地表达了步态中的动态
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61174145)
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提出一种基于稀疏表示的方法,采用CASIA-B和CUSD步态数据库进行步态识别.首先对步态序列中心化及归一化处理,之后提取了步态的主动能量图像（AEI）,AEI很好地表达了步态中的动态信息,以此作为步态的特征图像,并对特征AEI采用两种方式稀疏表示：一是采用基于重构误差的方法建立字典、更新字典及分解系数;二是采用基于区分辨别字典的方式建立字典、更新字典及分解系数.系数分解采用的是正交匹配追踪算法.实验证明提出的方法识别准确性高,识别速度快,适合实时性要求高的场合.
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