【摘 要】
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在步态识别中,最关键的是获取步态特征之后如何选择最佳投影方向,且计算复杂度较小.因此,根据对现有算法的分析,提出一种基于轮廓特征的的广义步态识别算法.在传统的线性判别
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61175051;61175033;61203360)资助;国家“八六三”高技术研究发展计划项目(2012AA011005)资助;安徽省自然科学基金项目(1308085QF108)资助;合肥工业大学博士专项项目(JZ2014HGBZ0014)资助
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在步态识别中,最关键的是获取步态特征之后如何选择最佳投影方向,且计算复杂度较小.因此,根据对现有算法的分析,提出一种基于轮廓特征的的广义步态识别算法.在传统的线性判别分析方法基础上,通过重新定义样本类间离散矩阵寻找最佳投影方向,使不同的目标映射到同一低维空间中,在保留同类结构信息的同时最大化不同类的间距.首先对每个序列进行运动轮廓提取,根据轮廓解卷绕方法将二维轮廓形状转换为一维距离信号,并通过广义线性判别分析方法(Generalized Linear Discriminative Analysis,GLDA)得到最佳投影空间,最终利用支持向量机(Support Vector M achine,SVM)完成分类识别.实验结果表明,该算法简单有效,具有更高的识别率,并且计算代价及处理速度明显优于其他现有算法.
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