【摘 要】
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作为一种生物特征，步态在视频监控、行为分析等领域具有很大的应用前景。提取步态特征的关键在于对步态在时间空间两个维度上的变化模式进行描述。本文提出了一种基于密集光流的步态特征提取算法，通过密集光流表征每帧图像人体区域各部位的运动强度和方向，综合一个步态周期内所有单帧特征作为步态周期的特征。提取步态特征之后，利用主成分分析、线性判别分析抽取具有良好可分性的低维步态特征，用支持向量机进行分类，验证特征提
【机 构】
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浙江大学控制科学与工程学系,浙江杭州310027 浙江大学航空航天学院,浙江杭州310027
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作为一种生物特征，步态在视频监控、行为分析等领域具有很大的应用前景。提取步态特征的关键在于对步态在时间空间两个维度上的变化模式进行描述。本文提出了一种基于密集光流的步态特征提取算法，通过密集光流表征每帧图像人体区域各部位的运动强度和方向，综合一个步态周期内所有单帧特征作为步态周期的特征。提取步态特征之后，利用主成分分析、线性判别分析抽取具有良好可分性的低维步态特征，用支持向量机进行分类，验证特征提取算法的有效性。本文提出的算法采用光流特征，提供了丰富地动态信息，可以很好地描述步态在时间维度上的变化，通过和现有步态特征描述方法的对比，体现出了良好的识别性能。
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