基于人體特征和模型的步態(tài)識(shí)別研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，人們開始越來(lái)越重視社會(huì)安全問題，通過生物特征識(shí)別技術(shù)識(shí)別出某個(gè)人的身份或者判斷出某個(gè)人的行為，已經(jīng)成為人們關(guān)注的技術(shù)問題。當(dāng)今的識(shí)別技術(shù)有人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、指紋識(shí)別、步態(tài)識(shí)別等等，步態(tài)識(shí)別相比于其它的識(shí)別技術(shù)，具有遠(yuǎn)距離、非侵犯性、非接觸性、低分辨率識(shí)別等優(yōu)點(diǎn)，目前已成為越來(lái)越多研究者的研究方向。
　　步態(tài)是指人們?cè)谛凶哌^程中所表現(xiàn)出來(lái)的動(dòng)作姿勢(shì)，是人們?nèi)粘Ｉ钪械闹饕顒?dòng)之一。步態(tài)識(shí)別就是指通過每個(gè)人獨(dú)

2、特的行走方式判斷出人的身份，通常步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)主要包括三個(gè)步驟：人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、步態(tài)特征提取和步態(tài)識(shí)別。本文針對(duì)步態(tài)系統(tǒng)的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行深入的研究，主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　（1）人體步態(tài)檢測(cè)與分割方面：首先對(duì)步態(tài)圖像序列進(jìn)行去噪處理，得到增強(qiáng)后的步態(tài)圖像；其次使用鄰幀差分法建模的方法進(jìn)行背景建模，結(jié)合背景減除法提取前景人體灰度圖，利用二值化和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對(duì)灰度圖像進(jìn)行處理，得到去除噪聲后的人體步態(tài)圖像；為了獲得更好的人體輪廓，

3、采用 Canny算子對(duì)人體輪廓邊緣進(jìn)行檢測(cè)；最后利用人體的寬高比對(duì)步態(tài)進(jìn)行周期檢測(cè)。
　?。?）人體步態(tài)特征提取方面：首先采用傅里葉描述子的方法進(jìn)行人體輪廓特征提取。然后使用基于模型的方法，將人體區(qū)域分為橢圓近似的子區(qū)域進(jìn)行步態(tài)特征提取，提取的特征為橢圓的相關(guān)參數(shù)，如橢圓質(zhì)心坐標(biāo)、離心率等，這些特征可以表示為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，為后續(xù)的步態(tài)識(shí)別提供數(shù)據(jù)支持。
　?。?）步態(tài)識(shí)別方面：首先對(duì)提取的人體輪廓特征采用最近鄰分類器進(jìn)行識(shí)別