基于小波变换和支持向量机的步态识别算法

被引:8
作者
叶波
文玉梅
机构
[1] 重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室
关键词
生物测量; 步态识别; 轮廓投影; 离散小波变换; 支持向量机;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
为了快速准确地进行人体运动步态识别,基于运动人体的轮廓宽度特征,提出了一种新的步态识别算法。该算法首先对每个序列进行运动轮廓抽取,同时从3个方向(水平、垂直、斜向)对时变的2维轮廓进行投影扫描,并分别转换为对应的特征向量;然后通过对级联的特征向量进行离散正交小波变换来提取低维步态特征,并抑制噪声;在此基础上采用支持向量机训练步态分类器组,最后用支持向量机组进行步态识别。在一组30人构成的步态数据库中进行的实验结果表明,该算法具备快速、稳健的特征,识别率达到91%,初步具备了实际应用的价值。
引用
收藏
页码:1055 / 1063
页数:9
相关论文
共 3 条
[1]   基于步态的身份识别 [J].
王亮 ;
胡卫明 ;
谭铁牛 .
计算机学报, 2003, (03) :353-360
[2]   SUPPORT-VECTOR NETWORKS [J].
CORTES, C ;
VAPNIK, V .
MACHINE LEARNING, 1995, 20 (03) :273-297
[3]  
The FERET evaluation methodology for face recognition algorithms. Phillips J,Moon H,Rizvi S,Rause P. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 2000