【摘 要】
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现今,已有众多研究人员加入到步态识别研究的队伍当中,但目前,使用人体步态图像进行人体步态识别仍受到光照、拍摄视角、穿着服饰以及携带物等众多因素的影响。针对这些问题,本文制定了合适的数据预处理方法,设计了深度学习神经网络模型,对红外人体步态识别展开了实验研究,最终在降低上述因素对识别结果影响的同时,取得了较好的识别效果。具体主要包括以下4点内容:1.针对红外图像的特点,制定了多视角红外人体步态数据采
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现今,已有众多研究人员加入到步态识别研究的队伍当中,但目前,使用人体步态图像进行人体步态识别仍受到光照、拍摄视角、穿着服饰以及携带物等众多因素的影响。针对这些问题,本文制定了合适的数据预处理方法,设计了深度学习神经网络模型,对红外人体步态识别展开了实验研究,最终在降低上述因素对识别结果影响的同时,取得了较好的识别效果。具体主要包括以下4点内容:1.针对红外图像的特点,制定了多视角红外人体步态数据采集方案,使用实验室现有的红外热像仪FLIR,针对60°、90°以及120°三个视角和快走、正常行走两种状态,对15名志愿者进行了红外人体步态数据采集。采用了HOG+SVM行人检测算法结合Grab Cut算法对采集的原始步态图像进行了人体轮廓提取,最终经过处理和筛选,得到了总量约15000张,适用于模型训练的多视角红外人体步态数据集。2.针对现有绝大多数步态识别模型参数量大、实时性低等问题,设计了一种参数量小的高效深度可分离卷积网络,使用了中科院自动化研究所提供的CASIA Dataset C数据集对设计的网络模型进行了训练和测试,测试准确率达到了99.3%。针对现阶段视角因素对识别结果的影响,利用了该网络模型,采用自建的多视角红外步态数据,组合不同视角的步态数据作为实验数据集,进行了实验训练与验证,对最后的验证结果进行了对比分析,结果表明,同一个体不同视角下的步态特征之间存在着共有特征。3.针对穿着以及携带物因素对步态识别的影响,本文提出了通过遮挡处理的方式,降低穿着及其携带物因素影响的同时,让神经网络集中注意力于腿部完成特征提取。针对遮挡处理导致信息丢失对识别结果的影响,设计了堆叠式的LSTM系列神经网络,采用遮挡处理前后的CASIA Dataset C步态数据集,进行了实验训练与验证,遮挡处理前后的验证结果分别达到了97.6%和97.5%的识别准确率。据此结果表明,在进行遮挡处理后的情况下,采用LSTM系列网络模型,利用周期步态序列图像可以实现较好的的身份认证效果。4.以本文设计的识别模型和图像处理算法为基础,设计并实现了一个步态识别原型系统。该系统包含步态视频预览、人体轮廓提取、基于深度神经网络模型的步态识别等功能模块。系统实现了从步态视频到最终的识别结果输出整个流程,经过系统运行与测试,初步达到了步态识别实用化的目的。
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