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基于Haar小波和融合HMM的步态识别方法
被引量：
4
1
作者
李萍
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第3期244-246,254,共4页
为解决步态识别中每个区域的步态特征要点匮乏问题,提出一种基于Haar小波及融合的隐马尔可夫模型Fused-HMMs(fused hidden Markov models)的步态识别方法。该方法首先把视频序列中的图像转换成二进制轮廓,利用Haar小波变换取得显著的步...
为解决步态识别中每个区域的步态特征要点匮乏问题,提出一种基于Haar小波及融合的隐马尔可夫模型Fused-HMMs(fused hidden Markov models)的步态识别方法。该方法首先把视频序列中的图像转换成二进制轮廓,利用Haar小波变换取得显著的步态特征要点;其次采用两个子图像来表示各个轮廓的步态特征,并通过主成分分析法减少维数;最后,利用融合HMM进行训练和测试。仿真结果表明该方法不仅可以简化步态辨识过程,而且还能够提高识别准确率。
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关键词
特征提取
步态识别
Haar小波域
隐融合马尔可夫模型
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职称材料
题名
基于Haar小波和融合HMM的步态识别方法
被引量：
4
1
作者
李萍
机构
陕西学前师范学院计算机科学与技术系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第3期244-246,254,共4页
文摘
为解决步态识别中每个区域的步态特征要点匮乏问题,提出一种基于Haar小波及融合的隐马尔可夫模型Fused-HMMs(fused hidden Markov models)的步态识别方法。该方法首先把视频序列中的图像转换成二进制轮廓,利用Haar小波变换取得显著的步态特征要点;其次采用两个子图像来表示各个轮廓的步态特征,并通过主成分分析法减少维数;最后,利用融合HMM进行训练和测试。仿真结果表明该方法不仅可以简化步态辨识过程,而且还能够提高识别准确率。
关键词
特征提取
步态识别
Haar小波域
隐融合马尔可夫模型
Keywords
Feature extraction Gait recognition Haar wavelet Fused hidden Markov models（FHMM）
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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作者
出处
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被引量
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1
基于Haar小波和融合HMM的步态识别方法
李萍
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013
4
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