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基于频谱分析的Procrustes统计步态识别算法
被引量：
3
1
作者
杨静
阮秋琦
李小利
《智能系统学报》
2011年第5期432-439,共8页
在信息安全越加重要的现代社会,步态识别以其特有的优势作为一种身份识别手段,得到了很多关注.提出一种基于Procrustes均值形状的傅里叶频谱分析(FSAOPMS)的适用于多视角的步态识别方法.利用Procrustes统计形状分析方法将步态序列中人...
在信息安全越加重要的现代社会,步态识别以其特有的优势作为一种身份识别手段,得到了很多关注.提出一种基于Procrustes均值形状的傅里叶频谱分析(FSAOPMS)的适用于多视角的步态识别方法.利用Procrustes统计形状分析方法将步态序列中人体轮廓的连续步态变化表示成一个紧致的Procrustes均值形状(PMS),将PMS作为原始步态特征,对PMS进行傅里叶频谱分析(FSA).计算不同步态序列的PMS幅度谱的欧式距离,利用最近邻(NN)分类器进行识别.在中国科学院自动化所的CASIA Gait Database数据库上进行了实验,与其他3种方法进行了比较,新方法具有很高的识别率,证明了该算法的有效性.
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关键词
步态识别
procrustes
统计形状分析
procrustes
均值形状(
pms
)
傅里叶频谱分析(FSA)
多视角识别
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职称材料
双视角下多特征信息融合的步态识别
被引量：
5
2
作者
李一波
李昆
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2013年第1期74-79,共6页
针对步态识别研究中单视角识别率低、多视角算法复杂等问题,开展了双视角下的步态识别研究.考察正面视角人体的轮廓特征和侧面视角人体行走的动态特征,利用多视角步态信息互补性强的特点,分别从正面视角和侧面视角获取步态序列,预处理...
针对步态识别研究中单视角识别率低、多视角算法复杂等问题,开展了双视角下的步态识别研究.考察正面视角人体的轮廓特征和侧面视角人体行走的动态特征,利用多视角步态信息互补性强的特点,分别从正面视角和侧面视角获取步态序列,预处理得到单连通人体轮廓图形,然后对正面视角提取Procrustes均值形状,侧面视角计算动作能量图(AEI)并经二维局部保留映射(2D-LPP)降维,最后将2个视角下的识别结果进行融合从而获得最终的识别结果.在中科院自动化所的DatasetB数据库上进行了实验,获得了较高的识别率,达到了预期的识别效果.
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关键词
步态识别
多特征信息融合
双视角
procrustes
均值形状
动作能量图
二维局部保留映射
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职称材料
题名
基于频谱分析的Procrustes统计步态识别算法
被引量：
3
1
作者
杨静
阮秋琦
李小利
机构
北京交通大学信息科学研究所
北京交通大学现代信息科学与网络技术北京市重点实验室
出处
《智能系统学报》
2011年第5期432-439,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(60973060)
文摘
在信息安全越加重要的现代社会,步态识别以其特有的优势作为一种身份识别手段,得到了很多关注.提出一种基于Procrustes均值形状的傅里叶频谱分析(FSAOPMS)的适用于多视角的步态识别方法.利用Procrustes统计形状分析方法将步态序列中人体轮廓的连续步态变化表示成一个紧致的Procrustes均值形状(PMS),将PMS作为原始步态特征,对PMS进行傅里叶频谱分析(FSA).计算不同步态序列的PMS幅度谱的欧式距离,利用最近邻(NN)分类器进行识别.在中国科学院自动化所的CASIA Gait Database数据库上进行了实验,与其他3种方法进行了比较,新方法具有很高的识别率,证明了该算法的有效性.
关键词
步态识别
procrustes
统计形状分析
procrustes
均值形状(
pms
)
傅里叶频谱分析(FSA)
多视角识别
Keywords
gait recognition
procrustes
statistical
shape
analysis
procrustes mean shape （pms）
Fourier spectrum analysis （FSA）
multi-view recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
双视角下多特征信息融合的步态识别
被引量：
5
2
作者
李一波
李昆
机构
沈阳航空航天大学自动化学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2013年第1期74-79,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61103123)
文摘
针对步态识别研究中单视角识别率低、多视角算法复杂等问题,开展了双视角下的步态识别研究.考察正面视角人体的轮廓特征和侧面视角人体行走的动态特征,利用多视角步态信息互补性强的特点,分别从正面视角和侧面视角获取步态序列,预处理得到单连通人体轮廓图形,然后对正面视角提取Procrustes均值形状,侧面视角计算动作能量图(AEI)并经二维局部保留映射(2D-LPP)降维,最后将2个视角下的识别结果进行融合从而获得最终的识别结果.在中科院自动化所的DatasetB数据库上进行了实验,获得了较高的识别率,达到了预期的识别效果.
关键词
步态识别
多特征信息融合
双视角
procrustes
均值形状
动作能量图
二维局部保留映射
Keywords
gait recognition
multiple feature information fusion
dual-view
procrustes
mean
shape
active energy image
two-dimensional partial preserving projections
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于频谱分析的Procrustes统计步态识别算法
杨静
阮秋琦
李小利
《智能系统学报》
2011
3
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职称材料
2
双视角下多特征信息融合的步态识别
李一波
李昆
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2013
5
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