信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2014年
4期
431-435
,共5页
生物特征%步态表示%步态识别%Gabor特征%步态分类
生物特徵%步態錶示%步態識彆%Gabor特徵%步態分類
생물특정%보태표시%보태식별%Gabor특정%보태분류
biometrics%gait representation%gait recognition%Gabor features%gait classification
远距离复杂背景下步态图像通常受到噪声的影响很大.Gabor特征在此类步态识别中显示了良好的特性,然而一些基于Gabor特征的算法使用较多的模板从而导致计算量增大.为解决这个问题,本文提出了一种新的基于改进Gabor特征的步态特征提取与表示方法.首先突出步态能量图中的有效区域,并抑制易受噪声干扰的区域.然后构造一个同时具有两个方向互补特性的基本的滤波器,经过缩放和旋转,生成一系列滤波器.使用这些滤波器对改进的步态能量图以及步态差异图像进行卷积,得到两个特征向量集合以表示此步态对象.使用最近邻分类计算出本文方法在USF步态数据库上的识别率,与相关算法的比较证实了此步态特征提取与表示方法的有效性.对算法的计算量分析表明,本文算法所需的计算量比相关算法有较大降低.
遠距離複雜揹景下步態圖像通常受到譟聲的影響很大.Gabor特徵在此類步態識彆中顯示瞭良好的特性,然而一些基于Gabor特徵的算法使用較多的模闆從而導緻計算量增大.為解決這箇問題,本文提齣瞭一種新的基于改進Gabor特徵的步態特徵提取與錶示方法.首先突齣步態能量圖中的有效區域,併抑製易受譟聲榦擾的區域.然後構造一箇同時具有兩箇方嚮互補特性的基本的濾波器,經過縮放和鏇轉,生成一繫列濾波器.使用這些濾波器對改進的步態能量圖以及步態差異圖像進行捲積,得到兩箇特徵嚮量集閤以錶示此步態對象.使用最近鄰分類計算齣本文方法在USF步態數據庫上的識彆率,與相關算法的比較證實瞭此步態特徵提取與錶示方法的有效性.對算法的計算量分析錶明,本文算法所需的計算量比相關算法有較大降低.
원거리복잡배경하보태도상통상수도조성적영향흔대.Gabor특정재차류보태식별중현시료량호적특성,연이일사기우Gabor특정적산법사용교다적모판종이도치계산량증대.위해결저개문제,본문제출료일충신적기우개진Gabor특정적보태특정제취여표시방법.수선돌출보태능량도중적유효구역,병억제역수조성간우적구역.연후구조일개동시구유량개방향호보특성적기본적려파기,경과축방화선전,생성일계렬려파기.사용저사려파기대개진적보태능량도이급보태차이도상진행권적,득도량개특정향량집합이표시차보태대상.사용최근린분류계산출본문방법재USF보태수거고상적식별솔,여상관산법적비교증실료차보태특정제취여표시방법적유효성.대산법적계산량분석표명,본문산법소수적계산량비상관산법유교대강저.
