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题名步态骨骼模型的协同表示识别方法
被引量：1
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作者
关桂珍
杨天奇
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机构
暨南大学信息科学技术学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2018年第1期143-152,共10页
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基金
广东省科技计划项目No.2017A010101036~~
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文摘
针对目前步态识别中极易受到服饰和携带物等影响的难题,提出一种基于Kinect获取骨骼模型的步态识别新方法。对步态3D骨骼模型提取人体总质心,并与在步态周期中富有运动特征的人体四肢分质心的活动信息结合,分别得到动态与静态特征。动态特征可看作是周期信号,使用小波分解和带高斯滤波的离散傅里叶变换进行频谱处理,消除了外界干扰并增强了特征之间的差异性。通过动态时间规整算法把步态骨骼特征投影到相异空间,用协同表示进行匹配和归一化加权融合,最后根据最近邻算法进行分类识别。实验证明,该方法与稀疏表示识别算法相比得到了较为理想的识别效果,为步态识别在身份认证的应用领域提供了可靠的理论基础。
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关键词
步态识别
KINECT
骨骼模型
质心
频谱分析
协同表示
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Keywords
gait recognition
Kinect
skeleton model
center of mass
spectrum analysis
collaborative representation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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