电视技术
電視技術
전시기술
TV ENGINEERING
2014年
5期
173-177
,共5页
步态识别%自遮蔽%侦差能量图%遗传算法%特征提取
步態識彆%自遮蔽%偵差能量圖%遺傳算法%特徵提取
보태식별%자차폐%정차능량도%유전산법%특정제취
gait recognition%self occlusion%frame difference energy image%genetic algorithm%feature extraction
传统的步态识别方法在处理自遮挡步态识别问题时,通常由于从视频序列中分割出来的轮廓有噪声而不能很好地进行特征提取.为了解决这个问题,提出了基于帧差能量图(Frame Difference Energy Image,FDEI)的遗传算法(Genetic Algorithm,GA),首先采用数学形态学图像处理方法填平轮廓的漏洞并消除噪声,然后借助于步态能量图计算出步态图像的帧差能量图,接着从轮廓图像序列中提取出步态特征,最后,利用遗传算法完成步态的识别.在中科院自动化所-B(CASIA-B)步态数据库上实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,与几种先进的步态方法相比,所提方法在处理自遮挡步态识别问题上取得了更好的识别效果.
傳統的步態識彆方法在處理自遮擋步態識彆問題時,通常由于從視頻序列中分割齣來的輪廓有譟聲而不能很好地進行特徵提取.為瞭解決這箇問題,提齣瞭基于幀差能量圖(Frame Difference Energy Image,FDEI)的遺傳算法(Genetic Algorithm,GA),首先採用數學形態學圖像處理方法填平輪廓的漏洞併消除譟聲,然後藉助于步態能量圖計算齣步態圖像的幀差能量圖,接著從輪廓圖像序列中提取齣步態特徵,最後,利用遺傳算法完成步態的識彆.在中科院自動化所-B(CASIA-B)步態數據庫上實驗驗證瞭所提方法的有效性,實驗結果錶明,與幾種先進的步態方法相比,所提方法在處理自遮擋步態識彆問題上取得瞭更好的識彆效果.
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