基于人體幾何特征的步態(tài)識(shí)別算法研究及應(yīng)用平臺(tái)設(shè)計(jì).pdf

1、近幾年全球范圍內(nèi)恐怖襲擊和犯罪活動(dòng)不斷發(fā)生，各個(gè)國(guó)家對(duì)于社會(huì)公共安全越來(lái)越重視，視頻監(jiān)控領(lǐng)域因此成為近幾年的研究熱點(diǎn)。人作為視頻監(jiān)控中最重要的主體之一，將同一個(gè)人在不同監(jiān)控?cái)z像頭中進(jìn)行有效識(shí)別與追蹤具有非常大的應(yīng)用價(jià)值，行人重識(shí)別也因此成為了視頻監(jiān)控領(lǐng)域中非常重要的研究方向?；谏锾卣鞯淖R(shí)別因其特征的唯一性成為現(xiàn)階段行人重識(shí)別的研究重點(diǎn)，而步態(tài)特征相對(duì)于其他生物特征（比如人臉指紋等）具有可遠(yuǎn)距離觀察、采集方便等優(yōu)勢(shì)，在視頻跟蹤和識(shí)別等

2、安防場(chǎng)景中，步態(tài)識(shí)別將起到越來(lái)越大的作用，具有非常廣闊的應(yīng)用前景。
　　論文以步態(tài)識(shí)別為研究?jī)?nèi)容，提出了一種基于人體幾何特征的步態(tài)識(shí)別算法，同時(shí)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套面向應(yīng)用的智能視頻監(jiān)控平臺(tái)。論文的主要研究工作和貢獻(xiàn)如下:
　　(1)在前人目標(biāo)高度寬度測(cè)量的基礎(chǔ)算法上，對(duì)消隱點(diǎn)的提取算法以及目標(biāo)高度寬度測(cè)量的誤差矯正進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一套基于單目視覺(jué)的目標(biāo)高度寬度自動(dòng)測(cè)量算法，并應(yīng)用在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示高度測(cè)量百分誤差約為1％

3、，寬度測(cè)量百分誤差約為3％，準(zhǔn)確度較高。
　　(2)提出了一種側(cè)面視角下基于人體幾何特征的行人重識(shí)別方法，人體幾何特征包括身高、步幅寬度以及關(guān)節(jié)角度，并且將人體下半身關(guān)節(jié)點(diǎn)提取算法進(jìn)行改進(jìn)，提高關(guān)節(jié)點(diǎn)的定位精度，同時(shí)針對(duì)步態(tài)識(shí)別類間模糊類內(nèi)差大的特點(diǎn)，選用了一種基于距離學(xué)習(xí)的分類方法。本文提出的算法在中科院的步態(tài)數(shù)據(jù)集clothes類別上的識(shí)別率為56.5％，超越了現(xiàn)有的CGI、bSHI等算法。
　　(3)基于實(shí)驗(yàn)室搭建的視