【摘 要】
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本文提出了一种八椭圆人体模型,并在此基础上提出了基于变化信息的步态识别算法。对每个视频序列,采用基于贝叶斯规则的检测算法检测出目标人体区域;将目标人体区域按比例划分为八个区域并分别用椭圆拟合,建立人体椭圆模型;用人体姿势的时空变化——相邻帧间的模型参数的差值作为特征,用归一化后的Mahalanobis距离和Euclidean距离分别进行相似性度量,NN和KNN技术用于最终的分类。实验结果表明,该算
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本文提出了一种八椭圆人体模型,并在此基础上提出了基于变化信息的步态识别算法。对每个视频序列,采用基于贝叶斯规则的检测算法检测出目标人体区域;将目标人体区域按比例划分为八个区域并分别用椭圆拟合,建立人体椭圆模型;用人体姿势的时空变化——相邻帧间的模型参数的差值作为特征,用归一化后的Mahalanobis距离和Euclidean距离分别进行相似性度量,NN和KNN技术用于最终的分类。实验结果表明,该算法拥有较高的识别率和较低的计算代价。
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