计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2010年
10期
202-206
,共5页
步态识别%分水岭分割%小波变换%时空融合
步態識彆%分水嶺分割%小波變換%時空融閤
보태식별%분수령분할%소파변환%시공융합
从人体步态图像视频序列中,提取完整的人体区域是人体运动步态识别的一个重要环节.提出一种新的人体运动目标分割算法,无需小波反变换.结合背景减除法和帧间差分法所得到的二值结果来进行运动估计,对当前帧图像采用一阶小波变换,利用高阶线性插值算法将小波变换的LL分量扩展与当前帧图像同样的大小,采用分水岭分割算法把扩展后的LL分量图像分割成许多封闭而不重叠的小区域(空域分割),进行时空融合.可以在NLPR步态数据库中进行实验,结果表明,算法能够精确地识别完整的人体区域,拥有良好的抗噪性和适应性,进一步提高识别率.
從人體步態圖像視頻序列中,提取完整的人體區域是人體運動步態識彆的一箇重要環節.提齣一種新的人體運動目標分割算法,無需小波反變換.結閤揹景減除法和幀間差分法所得到的二值結果來進行運動估計,對噹前幀圖像採用一階小波變換,利用高階線性插值算法將小波變換的LL分量擴展與噹前幀圖像同樣的大小,採用分水嶺分割算法把擴展後的LL分量圖像分割成許多封閉而不重疊的小區域(空域分割),進行時空融閤.可以在NLPR步態數據庫中進行實驗,結果錶明,算法能夠精確地識彆完整的人體區域,擁有良好的抗譟性和適應性,進一步提高識彆率.
종인체보태도상시빈서렬중,제취완정적인체구역시인체운동보태식별적일개중요배절.제출일충신적인체운동목표분할산법,무수소파반변환.결합배경감제법화정간차분법소득도적이치결과래진행운동고계,대당전정도상채용일계소파변환,이용고계선성삽치산법장소파변환적LL분량확전여당전정도상동양적대소,채용분수령분할산법파확전후적LL분량도상분할성허다봉폐이불중첩적소구역(공역분할),진행시공융합.가이재NLPR보태수거고중진행실험,결과표명,산법능구정학지식별완정적인체구역,옹유량호적항조성화괄응성,진일보제고식별솔.
