【摘 要】
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为了有效地捕捉步态的连续性动态信息,快速进行身份认证和识别,提出一种以帧差能量图（FDEI）的行质量向量作为步态特征的步态识别方法.该算法通过目标检测、二值化、形态学处理
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60703035);重庆市教委基金资助项目(KJ070801);重庆市教委科技项目(KJ120622)
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为了有效地捕捉步态的连续性动态信息,快速进行身份认证和识别,提出一种以帧差能量图（FDEI）的行质量向量作为步态特征的步态识别方法.该算法通过目标检测、二值化、形态学处理、连通性分析等预处理后得到步态轮廓图像,并利用其序列的宽度进行准周期性分析,再用连续隐马尔可夫模型（CHMM）对所提取的步态帧差能量图行质量向量进行模型参数训练和识别.在CASIA数据库上进行了仿真实验,结果表明该算法具有特征提取简单、特征维数低、识别速度快和识别率高的优点,可以满足实时识别的需要.
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