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改进的步态光流图与视角相结合的身份识别

Personal identification combining modified gait flow image and view

作     者:贾松敏 王丽佳 王爽 李秀智 JIA Song-min;WANG Li-jia;WANG Shuang;LI Xiu-zhi

作者机构:北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 河北工业职业技术学院信息工程与自动化系河北石家庄050000 

出 版 物:《光学精密工程》 (Optics and Precision Engineering)

年 卷 期:2012年第20卷第11期

页      面:2500-2506页

核心收录:

学科分类:1305[艺术学-设计学(可授艺术学、工学学位)] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基  金:国家自然科学基金资助项目(No.61175087 61105033) 国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(第40批) 北京市自然科学基金重点项目(B类 No.KZ201110005004) 

主  题:身份识别 步态光流图 视角 侧影 数据库 

摘      要:提出将改进的步态光流图(LK-GFI)与视角相结合的方法来解决步态识别易受视角影响的问题。该方法采用La-cus-Kanade(LK)光流法获得连续两帧侧影图像间的光流场,并构造步态特征图像LK-GFI,利用成像原理计算人的行走方向以确定视角。首先,离线建立目标在各视角下的LK-GFI数据库;然后,提取待识别人的当前视角和LK-GFI;最后,用欧式距离度量同一视角下待识别人与目标的LK-GFI之间的相似性。分别采用CASIA数据库和实际室内获得的步态序列对该方法进行了验证。结果显示,错误拒绝率分别为7.95%和9.12%,与采用传统的步态能量图(GEI)相比分别降低了12.5%和14.45%;与采用步态光流图(GFI)相比分别降低了7.77%和6.74%。该方法识别准确性高,实时性强,对多视角有较强的鲁棒性。

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