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结合仿生模式识别理论,提出一种利用多权值神经元网络来进行步态识别的方法。提取同一时刻左右小腿关节点运动的速度场和关节角度,构成特征向量,利用多权值神经元网络形成的复杂几何体在特征空间中构造不同人步态特征的最小覆盖,从而达到步态识别的目的。相关实验表明,该方法在保证较高的识别率的同时,可以有效提高拒识率。与传统方法相比,误识率明显下降。