【摘 要】
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提出了基于步态能量图像和支持向量机分类的身份识别方法。应用步态能量的原理将个人周期步态图像合成为一幅包含人体形状,步态频率和相位等信息的步态能量图像,从而形成了一
【机 构】
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西安电子科技大学 电子工程学院 陕西西安 710071
【出 处】
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中国电子学会第十二届全国青年学术年会
论文部分内容阅读
提出了基于步态能量图像和支持向量机分类的身份识别方法。应用步态能量的原理将个人周期步态图像合成为一幅包含人体形状,步态频率和相位等信息的步态能量图像,从而形成了一种时空步态的表述。在步态能量图像的基础上通过主元分析和核主元分析的方法对步态数据进行特征提取;主元分析起降维的作用,提取出不具相关性的主要成分;核主元分析是一种非线性主元分析方法,具有很好的非线性逼近能力,提取主元分析后隐藏的非线性特征;将主元分析和核主元分析方法得到的主分量应用支持向量机进行步态的分类和识别;应用上述方法在CMU数据库上进行了实验,实验结果表明所提的步态识别方法具有较好的识别性能。
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