远距离复杂背景鲁棒的步态特征提取与表示方法

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远距离复杂背景下步态图像通常受到噪声的影响很大。Gabor特征在此类步态识别中显示了良好的特性,然而一些基于Gabor特征的算法使用较多的模板从而导致计算量增大。为解决这个问题,本文提出了一种新的基于改进Gabor特征的步态特征提取与表示方法。首先突出步态能量图中的有效区域,并抑制易受噪声干扰的区域。然后构造一个同时具有两个方向互补特性的基本的滤波器,经过缩放和旋转,生成一系列滤波器。使用这些滤波器对改进的步态能量图以及步态差异图像进行卷积,得到两个特征向量集合以表示此步态对象。使用最近邻分类计算出
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