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基于主运动轮廓线的步态表示与识别

马勤勇 聂栋栋 王申康

马勤勇, 聂栋栋, 王申康. 基于主运动轮廓线的步态表示与识别. 自动化学报, 2009, 35(5): 519-525. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00519
引用本文: 马勤勇, 聂栋栋, 王申康. 基于主运动轮廓线的步态表示与识别. 自动化学报, 2009, 35(5): 519-525. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00519
MA Qin-Yong, NIE Dong-Dong, WANG Shen-Kang. Gait Expression and Recognition Based on Primary Motion Contours. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(5): 519-525. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00519
Citation: MA Qin-Yong, NIE Dong-Dong, WANG Shen-Kang. Gait Expression and Recognition Based on Primary Motion Contours. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(5): 519-525. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00519

基于主运动轮廓线的步态表示与识别

doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00519
详细信息
    通讯作者:

    聂栋栋

  • 中图分类号: TP391

Gait Expression and Recognition Based on Primary Motion Contours

More Information
    Corresponding author: NIE Dong-Dong
  • 摘要: 提出了一个基于步态主运动轮廓线构造特征矩阵, 并进行特征表示和分类识别的算法. 该算法首先从步态轮廓线提取三段代表人体主要运动的部分, 基于它们到质心的横向距离构造描述步态图像序列的三个特征矩阵. 然后, 采用主分量分析(Principal component analysis, PCA)方法去除特征矩阵中的冗余数据, 并利用多元判别分析(Multiple discriminant analysis, MDA)将特征矩阵投影到更易于分类的空间. 最后, 在USF步态数据库上计算测试对象的Rank n识别率, 并与其他三个有代表性的算法进行比较. 实验结果显示, 本文算法的平均识别率更高, 抗干扰性更强.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-01-07
  • 修回日期:  2008-06-10
  • 刊出日期:  2009-05-20

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