步態(tài)識別關鍵技術研究.pdf

1、生物特征識別技術利用人的行為特征的唯一性來對人體進行識別，在信息安全方面具有很高的應用價值，可廣泛應用到金融、司法、國家安全等重要領域?，F今，生物識別技術的一些領域已成績斐然，但這些技術都或多或少在某些方面存在缺陷，如必須存在實際的接觸、遠距離無法采集數據等等，而步態(tài)識別技術可以與已有的生物識別技術進行優(yōu)勢互補。步態(tài)識別技術無需真實的物理接觸，可遠距離收集數據，具有隱蔽性和不可侵犯性。正因其自身的特點，步態(tài)識別技術具有巨大的發(fā)展和應用潛

2、力，近幾年步態(tài)識別理論研究取得了一定的成果，因此步態(tài)識別逐漸成為炙手可熱的研究方向。
　　本課題旨在對步態(tài)識別關鍵技術進行研究，主要工作如下：
　?。?）為了提取更好的人體目標并減少計算量，改進了傳統(tǒng)混合高斯背景建模的更新算法，使用基于區(qū)域的背景更新算法，使背景更新計算量驟降。
　?。?）為了提取出性能更好的人體輪廓，改進了傳統(tǒng)Canny邊緣提取算法。對所有像素延梯度方向進行幅度插值，提高邊緣檢測精度；并運用梯度直方圖

3、獲取雙閾值，提高了算法的適應性。
　?。?）優(yōu)化了文獻[53]的步態(tài)識別算法，使用中科院步態(tài)識別數據庫，提取樣本的高寬比、輪廓特征、關節(jié)角度特征和面積特征；為了降低特征空間維度，對面積特征進行主元空間變換，針對主元成分析還選取不同維數的轉換矩陣進行比較試驗，最終選取最優(yōu)的維度，使得特征維數從160維轉換到10維，降低后續(xù)處理的復雜度；為了去除關節(jié)角度特征信號之間的相關性，獲得更優(yōu)的步態(tài)特征，采用離散余弦變換將信號從時域轉化到頻域。