人体步态识别系统的研究与实现

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步态识别是唯一可远距离感知的生物特征,近年来在计算机视觉领域中备受关注。本文主要针对视频图像序列中的人体运动分析进行研究,探讨了步态特征提取以及分类识别等相关问题,完成了以下三方面的工作。第一,研究了彩色图片序列中人体步态的检测方法。改进了背景差分方法,在RGB彩色空间中,提出了使用红,绿,蓝三种颜色的敏感加权值,结合直方图双阈值分割和数学形态学的算法,应用人体区域标记快速算法从彩色图像序列中获得运动人体轮廓。第二,研究了步态表征及识别方法。通过步态运动分析,根据人体的宽度变化提取出人行走周期的四个关键姿态帧,对在关键姿态帧中检测出的人体提取出精确轮廓线,应用改进的傅立叶描述子运算,提取出可供分辨的特征数据,选用NN和ENN两种分类器对NLPR步态数据库进行鉴别分类试验,并对分类识别结果进行了分析和讨论。第三,给出了步态识别系统的总体设计方案,并在Windows平台上应用Microsoft Visual C++6.0开发了简单的步态识别系统。
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