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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:沈阳建筑大学辽宁沈阳110168
出 版 物:《科技与创新》 (Science and Technology & Innovation)
年 卷 期:2016年第22期
页 面:75-76页
学科分类:08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
摘 要:为了更好地提取步态特征,实现更好的分类识别效果,提出了基于带关节点的步态能量图(PGEI),以便表达完整的步态特征,再运用LBP局部二值模式特征提取方法提取图像的特征,最后使用SVM支持向量机进行最后的步态识别。使用中科院自动化所CASIAB步态数据库进行实验,以SVM支持向量机的算法进行识别,分别识别步态能量图GEI和带有关节点的步态能量图PGEI图像,正确率分别为52.17%~56.52%和83.33%~95.83%.这说明,这种特征提取方法具有较好的识别性。