基于计算机视觉步态识别系统的方法研究
基于步态特征的身份识别算法研究
ｄ ｎｉ ｅ ｏ ｉ ｏ ．Ｔ ｅ ｐ ｐ ｒｐ ｔ ｆｒ ａ ｄ ａ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｍ ａ ｅ ｎ ｇ ｉ ｓ ａ ｉｌｃ ａ ａ ｔｒｓ ｃ ｎ ｒ － ｅ ｔ ｒ ｃ ｇ ｔ ｎ ｈ ａ ｅ ｕ ｏ ｗ ｒ ｎ ｉ ｅ ｔ ｉａｉ ｌｏ ｔ ｙ ｔ ｎ ｉ ｆ ｏ ｉ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ａｔ ｐ ｔ ｈ ｃｅ ｔ ｓ ａ ｄ ｆｅ ａ ｒ ｉ ｉ
进行预处理 提取 运动 目标 ， 然后对 运动 目标进 行切 割提取步
式 中， （ ，） ａ ｘ Ｙ 表示当前图像在像素 （ Ｙ 处的亮度值 ，（ Ｙ ， ） ６ ，） 表示背景 图像 在像 素（ Ｙ 处 的亮度值 。 ，） 然后通过 式 （ ） 间接 背景 减 除后 的二值化 图像 进 行 ３对
由于步态空间和频率特征均可 以有 效步态 特征 ， 如果能
・
等
（） ２
【 ≤ ａ ｂ ≤１ ０ （ Ｙ ，（ Ｙ ￣２５ ０ ，） ， ≤口 ，） ｂ ，） ５ ＜
够将两者充 分结 合起来 ， 应该 能够 提高身份识 别系统 的正确 率和鲁棒性 ， 因此鉴 于特 征融合 思想 ， 文 首先对 步态 图像 本
Ｋ ＹＷＯＲ ： ｕ ｎｉｅｔｉａｏ ；ｕｐ ｒｖｃ ｒ ａｈｎ （ Ｖ ；ｅｔｒ ｓ ｎ Ｆｕ ｅ ａ ｓ ｒ Ｅ ＤＳ Ｈ ｍａ ｎ ｆ ｔ ｎ Ｓ ｐ ｏ ｅｔ ｃ ｉ Ｓ Ｍ） Ｆ ａ ｅｆ ｉ ； ｏｒ ｒ ｒ ｆ ｍ ｄ ｉｃ ｉ ｔ ｏｍ ｅ ｕ ｕｏ ｉ ｔｎ ｏ
２ Ｏ世纪 ９ ０年代 ， 人们 对步 态的身份识 别算 法 开始进 行
一
从 图 １可知 ， 步态 的身份 识别 系统 中 ， 为关 键 步骤 在 最
在 于对 步态 特征选择 ， 直接影响身份识 别正确率 。从 机器 其 视觉 的角度 来看 ， 当前步 态特 征提取 分 为两大 类 ： 步态 空 间 特征和 步态频率 特征 ， 但是无论 步态空间特征 或步态频 率特 征 只都 能描 述 步态 部分 信 息 ， 法全 面 的描 述 整个 步 态信 无 息， 因此 当前单一步 态特 征身份识 别的正确率 比较低 。
步态识别技术研究综述
步态识别技术研究综述作者：张帅曾莹来源：《科技视界》 2014年第22期张帅曾莹（湖南农业大学东方科技学院，湖南长沙 410128）【摘要】步态识别是生物特征识别技术的一个新兴领域，旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。
本文对步态识别过程的步态检测、步态特征提取、步态分类与识别三个阶段进行了综述，分析了现有步态识别算法的特点，总结了步态识别研究存在的问题及未来研究方向。
【关键词】生物特征识别；步态识别；步态检测；特征提取０引言生物特征识别技术是根据每个人独有的、可以采样检测的生理特征或行为特征进行身份识别的技术。
第一代生物特征识别技术主要利用人的指纹、脸像等特征进行识别，这通常要求上体近距离或接触性的协作感知，在远距离的情况下，这些特征不可能被利用。
由于个体之间身体结构和运动行为上的基本特性不同，步态运动为人的识别提供了独特的线索。
步态具有非接触性、难以隐藏或伪装、易于捕捉等特点，且不受距离影响。
除了步态本身的特点，PC处理器能力的提升，高速数据存储设备的出现，人体建模、运动跟踪等计算机视觉处理技术的提高等因素使得步态识别技术成为一种新的可行的安全应用，极具研究意义与研究价值。
近几年来步态势识别技术引起了世界各国学术科研机构的广泛的关注。
美国国防高级研究所项目署资助的重大项目——HID（Human Identification a Distance）计划开展的多模态视觉监控技术以实现远距离情况下的人的检测、分类和识别。
１步态识别过程步态识别旨在根据人行走时的姿势来进行人的身份认证。
步态识别过程可以划分为步态检测、步态特征提取、步态分类与识别三个阶段。
１.1 步态检测步态检测是从人行走的视频序列中提取步态轮廓区域，这方面的工作包括背景建模、前景检测和形态学后处理等。
步态轮廓的有效分割对于特征提取、分类识别等后期处理非常重要，因为后续处理过程仅考虑图像中轮廓区域的像素。
常用的步态检测方法有背景减除法、时间差分法、光流法等。
基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术研究
基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术研究近年来，基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术（Human Motion Recognition, HMR）备受关注，其应用涵盖从智能家居、健康管理到体育训练等多个领域。
HMR技术可以通过计算机视觉和深度学习算法对人体运动过程进行精准的姿态识别，从而提升人机交互的体验和应用效果。
HMR技术已经广泛应用在智能手机、运动手环、智能手表等设备上，实现对用户运动状态的监测、数据记录与分析，是智能硬件领域的重要技术。
基于传统的计算机视觉技术，HMR技术需要针对人体骨骼结构、运动过程中的复杂变化等问题进行深入研究和优化。
为此，科研学者们提出了一系列相应的解决方案，如采用多视角、多传感器融合技术、GPU加速、递归神经网络等等。
其中，深度学习在HMR技术中发挥着重要作用。
深度神经网络（DNN）可以学习大量数据并自我优化，不断提高HMR技术的准确率和稳定性。
研究人员采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习算法，在 HMR 中取得了很高的效果。
例如，CMU-Pose 数据集上的 HMR 模型，在一个普通计算机上，每秒可以达到 40 fps 左右的速度，同时也获得了图片到运动姿势重建几乎无误的精度。
HMR技术的应用场景也越来越广泛。
其中，锻炼和体育训练是 HMR 技术的重要应用领域。
在健身房、训练营中，HMR 技术可以通过监控用户的运动姿势，及时给出调整指导，提高锻炼的效果和安全性。
此外，HMR技术也可以应用在医疗康复领域。
通过监测患者的运动姿态，医生可以及时发现和纠正不当姿势，从而有效预防和治疗运动损伤、骨科疾病等。
HMR技术的下一步发展方向是针对运动细节进行更加精细化的建模和识别。
例如，人体姿态的微妙变化、肌肉运动变化、运动幅度大小变化等问题。
此外，HMR技术也可以增加对人体身体的3D结构的识别和建模，并将其应用于更加多样的场景中。
总的来说，基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术具有广泛的应用前景和研究价值。
步态识别关键技术研究
步态识别关键技术研究卢官明;衣美佳【摘要】高新技术的高速发展，使得越来越多的人对生物识别技术予以关注。
步态识别技术是一种新颖的生物特征识别技术，它通过人体行走姿态进行身份识别与认证，在安全监控和国防军事等领域的应用潜力也获得越来越多的关注。
文中首先分析了步态识别的研究意义和背景，以及步态识别系统的原理，再从主要评价指标、运动目标提取、步态特征提取、分类判决等几个主要方面介绍步态识别的技术现状，并分析了步态识别现存的困难和未来的发展方向。
%With the rapid development of advanced technology,biometrics recognition is paid more and more attention. Gait recognition is a novel biometrics recognition technology,which can recognize and identify a person by walking style.And it is catching more and more attention in the field of security monitoring and national defense and military. Firstly,the meaning and background of gait recognition are analyzed,followed by the basic theoryof gait recognition. Then,gait recognition technology is introduced fromthe aspects of main evalu-ation index,motion target extraction,gait feature extraction and classification judge and so on. In addition,some research challenges and future directions in gait recognition are discussed.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2015(000)007【总页数】7页(P100-106)【关键词】步态识别;目标检测;特征提取;分类判决【作者】卢官明;衣美佳【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京 210003;南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京 210003【正文语种】中文【中图分类】tP391随着信息化社会的日益发展，对重要信息的保密性保障变得愈加重要，有些比较传统的身份识别技术，如二代身份证、电子密码等，都已经跟不上时代的步伐，生物特征识别技术，正是符合时代要求的产物之一。
基于集成学习支持向量机的步态识别
－ 一 ＿
图 １ 侧 影 提 取
１ １ 背 景分割 ．
提取侧面行人轮廓的实现步骤如下 ： （ ）背景估计 １ 背景减除首 先采用邻 帧差法 ， 恢复 图像 序
背 景 差 分 法 用 来 检 测 序 列 图 像 中运
目前 ， 步态识别方法主要分 为基 于模 型和基于统 计特性两
Ｆ ｒｔ ｈ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｓ ｂｒ ｃ ｉｎ ｗａ ｓ ｄ ｔ ｘｒ ｃ ｏ ｙ ｓｌ ｏ ｅｔ ， ｈ ｎ ｔ ｅ ｄｍｅ ｓｏ ａ ｓｌｏ ｅ ｔ ｗ ｓｄ ｖｄ ｄ ｉｔ ｅ ｅ ａ ｅ ｉｎ ｎ ｈ ｉ ，ｔ ｅ ｂ ｃ ｇｏ ｎ ｕ ｔａ ｔ ｓｕ ｅ ｏｅ ｔ ｔ ｄ ｉ ｕ ｔ ｔ ｅ ｈ ｉ ｎ ｉｎ ｌ ｉ ｕ ｔ ａ ｉｉｅ ｎ ｏｓ ｖ ｒ ｌ ｇｏ ｓａ ｄｔ ｅ ｓ ｏ ａ ｂ ｈ ｅ ｈ ｅ ｒ ｆａｕ ｅ ｖ ｃｏ ｓｗｅｅ ａ ｑ ｉ ｄ ｂ ｏ ｕａ ｉｎ ｅ ｔ ｒ ｅ ｔｒ ｒ ｃ ｕ ｒ ｙ ｃ ｍｐ ｔｔ ．Ｆ ｎ ｌ ，ｇ ｉ ｃａ ｓｆ ａｉｎ ａ ｄ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｒ ｅ ｆ ｒ ｄ ｂ ＶＭ．Ｂ ｇ ｉｇ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｕ ｅ ｅ ｏ ｉａ ｌ ｙ ａｔ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ｗｅｅ ｐ ｒｏ ｍｅ ｙ Ｓ ｉ ｏ ｉ ａ ｇｎ ｌｏ ｉ ｍ ｓ ｓ ｄ ｔ ｔ ｅ ｆｒ ｌ ｓｉ ｃ ｔ ｎ ａ ｄ ｉ ｔｇ ａｉ ｎ ａ ａｎ ｔｔ ｅ ｃａ ｓ ｉｄ ｏ ｔ ｏ ｓｆ ｒｉ ｒ ｖｎ ｈ ｅ ｏ ｉ ｏ ａｅ ｏ ｈ ＶＭ． Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｌｒ ｓ ｌ ｏ ｐ ｒ ｍ ｃａ ｓｆ ａ ｉ ｎ ｎｅ ｔ ｇ ｉ ｓ ｈ ｌ ｓｉ ｅ ｕ ｃ ｍｅ ｏ ｍｐ ｏ ｉｇ ｔ ｅ ｒ ｃ ｇ ｔ ｎ ｒ ｔ ｆｔ ｅ Ｓ ｏ ｉ ｏ ｒ ｏ ｆ ｎ ｉ ｘｅ ｉ ｎａ ｅ ｕｔ ｓ ｄ ｍｏ ｓｒ ｔ ｔ ａ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅｈ ｄ ａ ｈ ｅ ｅ ａｉ ｙｎ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｅ ｎ ｔ ｅ ｈ ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔｏ ｃ ｉｖ ｓｓ ｔ ｆ ｉ ｇ ｒｃ ｇ ｉ ｏ ｅ ｏ ｍａ ｃ ． ａ ｔ ｓ ｉ ｆ
如何利用计算机视觉技术进行动作识别和行为分析
如何利用计算机视觉技术进行动作识别和行为分析动作识别和行为分析是计算机视觉技术中重要的研究领域之一。
借助计算机视觉技术，我们可以对人体的动作进行识别和分析，从而实现各种应用，如人机交互、人员监控、智能医疗等。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行动作识别和行为分析的方法和应用。
一、计算机视觉技术概述计算机视觉技术是一种模拟人的视觉系统的人工智能技术。
通过计算机处理数字图像或视频，识别物体、场景、动作等，实现对图像或视频内容的理解和分析。
计算机视觉技术主要包括图像处理、模式识别和机器学习等方面的方法和算法。
二、动作识别方法1. 基于特征提取的方法：通过提取人体动作的特征，如姿态、关节点等，在特征表示空间中进行动作分类和识别。
常用的特征提取方法包括人体关节点检测、形状描述子等。
2. 基于深度学习的方法：深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法，通过构建深度神经网络模型，实现对输入图像或视频的直接分类和识别。
在动作识别领域，深度学习方法具有优秀的性能，如卷积神经网络（CNN）在动作识别任务中的应用等。
三、行为分析方法1. 轨迹跟踪方法：通过对连续的图像序列进行跟踪，获得人体在时间上的位置信息，进而分析人体的运动轨迹，推测人体的行为。
常用的轨迹跟踪方法包括基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法、基于粒子滤波的目标跟踪算法等。
2. 行为模型方法：通过建立行为模型，利用概率统计等方法，对人体的行为进行建模和分析。
常用的行为模型方法包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
行为模型方法可以对复杂的行为进行建模和预测。
四、动作识别和行为分析的应用1. 人机交互：动作识别和行为分析可以帮助计算机感知人的动作和行为，从而实现自然的人机交互。
例如，基于手势识别的交互界面，可以通过识别手势向计算机发送指令。
2. 人员监控：通过对监控摄像头的图像或视频进行分析，实现对场景中人员的实时监控和行为分析。
可以用于安防领域、人员统计等。
基于机器视觉的目标识别与跟踪系统设计
基于机器视觉的目标识别与跟踪系统设计摘要：本文将介绍基于机器视觉的目标识别与跟踪系统设计。
目标识别与跟踪是计算机视觉领域的研究热点之一，它在许多应用场景中发挥着重要作用。
本文将以计算机视觉技术为基础，通过图像处理和模式识别算法实现目标的识别和跟踪。
首先，我们将介绍目标识别与跟踪的基本原理与流程；然后，详细描述每个环节所需要的算法与技术；最后，根据这些技术和算法，设计出一套完整的基于机器视觉的目标识别与跟踪系统。
1. 简介目标识别和跟踪是一种通过计算机视觉技术实现对目标进行自动辨识和追踪的方法。
在诸如智能监控、智能交通、无人驾驶等领域都有广泛的应用。
本文将通过机器视觉技术，基于图像处理和模式识别算法，设计出一套完整的目标识别与跟踪系统。
2. 目标识别与跟踪流程目标识别和跟踪的基本流程可分为以下几个环节：图像采集、前景提取、特征提取、目标匹配与跟踪。
首先，通过摄像机或其他设备采集图像；然后利用图像分割算法提取前景目标；接着，使用特征提取算法将目标从背景中分离出来；最后，利用目标跟踪算法实现目标的跟踪。
3. 图像采集在目标识别与跟踪系统中，图像采集是最基本的环节。
可以通过使用摄像机或其他传感器来获取图像数据。
图像的质量和分辨率对后续的目标识别和跟踪具有重要影响。
4. 前景提取前景提取是目标识别与跟踪的关键环节，主要通过图像分割算法实现。
图像分割算法可以将图像中的目标与背景分离开来，为后续的目标识别和跟踪提供准确的输入。
5. 特征提取特征提取是目标识别与跟踪的关键技术。
通过对目标与背景之间的差异进行特征提取，可以得到目标的特征描述子。
常用的特征包括颜色、纹理和形状等。
特征提取的好坏直接影响到识别和跟踪的准确性和鲁棒性。
6. 目标匹配与跟踪目标匹配与跟踪是目标识别与跟踪中的核心环节。
在目标匹配阶段，通过比较目标特征描述子与已知目标库中的特征描述子，进行目标识别。
在目标跟踪阶段，通过目标识别结果和图像中连续帧的比对，实现目标的连续跟踪。
智慧步态跟踪监测系统设计方案
智慧步态跟踪监测系统设计方案智慧步态跟踪监测系统是一种基于计算机视觉和机器学习技术的监测系统，用于分析和识别个体的步态特征。
它可以应用于各种场景，如安防、医疗、智能家居等。
本文将设计一个智慧步态跟踪监测系统，并详细描述其实现方案。
1. 系统架构：智慧步态跟踪监测系统可以分为以下几个模块：(1) 视频采集模块：用于采集待跟踪的个体的步态视频。
(2) 预处理模块：对采集到的视频进行预处理，包括视频去噪、帧提取和分割。
(3) 关键点检测模块：在每一帧图像中检测个体的关键点，如头部、肩部、腰部、膝盖和脚部等。
(4) 步态特征提取模块：根据关键点的运动轨迹和姿态信息，提取个体的步态特征。
(5) 步态识别模块：通过机器学习算法对步态特征进行分类和识别，判断个体的身份。
(6) 报警模块：当系统检测到异常的步态行为时，触发报警，及时采取相应的措施。
2. 实现步骤：(1) 数据集准备：需要收集一定数量的步态视频数据，包括正常和异常的步态行为。
(2) 关键点检测算法：选择适合于步态跟踪的关键点检测算法，如OpenPose等，对视频进行关键点检测。
(3) 步态特征提取算法：根据关键点的运动轨迹和姿态信息，设计适合的步态特征提取算法，如时间序列分析算法、离散余弦变换算法等。
(4) 数据标注：根据数据集准备的步骤，对关键点和步态特征进行标注，得到标注好的数据集，用于机器学习算法的训练。
(5) 步态识别模型训练：使用机器学习算法，如支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等，训练步态识别模型。
(6) 系统集成与调试：将各个模块进行集成，并进行系统的调试和验证，保证系统的稳定性和准确性。
(7) 实时监测和报警：将智慧步态跟踪监测系统应用到实际场景中，实时监测并报警异常的步态行为。
3. 技术选择：(1) 视频采集模块可以选择高清摄像头或深度摄像头，保证视频的清晰度和质量。
(2) 关键点检测模块可以采用已有的开源库，如OpenPose，也可以根据具体情况进行算法的优化和改进。
基于计算机视觉技术的识别与定位研究
基于计算机视觉技术的识别与定位研究随着物联网技术的迅速发展，计算机视觉技术也成为了人们关注的焦点，如今，计算机视觉技术已被广泛应用于人脸识别、车牌识别、安防监控、智能交通等领域，其中最重要的一项应用就是物体识别和定位。
基于计算机视觉技术的物体识别和定位主要运用了图像处理、特征提取、分类和目标定位等技术。
在识别和定位这个过程中，首先需要进行图像的预处理和分割，即对图像进行旋转、裁剪、降噪等处理，然后通过特征提取技术提取图像中的特征点。
在提取特征点后，需要对这些特征点进行匹配并进行目标分类，最后再进行目标的定位。
图像处理技术包括旋转、裁剪、缩放、降噪等处理。
旋转主要是通过图像的旋转角度来改变图像中目标的摆放方向，从而使得图像中的目标能够更加清晰地呈现出来。
裁剪则是通过裁剪图像的方式来把目标从背景中分离出来，使得识别过程更加精确。
缩放主要是通过图像的缩放来处理图像的大小，使得目标的特征更加鲜明。
降噪主要是通过去除图像中的干扰噪声来提高图像的识别精度。
特征提取是图像处理过程中的重要环节，通常采用的特征提取算法包括SIFT、SURF、LBP、HOG等。
这些算法通过对图像的灰度值、颜色和纹理等特征进行提取，得出图像的局部特征，从而实现对目标的识别和分类。
对于比较简单的目标分类，可以使用朴素贝叶斯、支持向量机等算法进行分类。
而对于复杂的目标分类，需要使用深度学习等方法。
深度学习通过神经网络的层次化表示学习图像中的特征，从而实现对目标的分类和识别。
目标定位是基于目标识别的基础上进一步发展的技术，目的是确定目标在图像中的位置。
目标定位技术主要分为基于颜色、形状、纹理等的方法。
其中，颜色信息具有简单直观、计算复杂度低等优点，因此被广泛应用于物体定位。
不过，基于计算机视觉技术的识别与定位研究仍然存在挑战和难点。
例如，在复杂背景下目标的检测、目标分类、目标定位等方面仍存在限制。
此外，随着图像数据量的增加，如何有效地利用海量数据进行识别和定位也是一个值得研究的问题。
步态识别的综述
步态识别的综述步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。
它利用人体的步态信息作为生物特征来进行身份验证和监测。
步态识别在安全领域、医疗领域和智能交通领域等方面有着广泛的应用。
本文将对步态识别的原理、方法和应用进行综述。
我们来了解一下步态识别的原理。
步态是人体行走时身体的运动模式，包括步幅、步频、步态周期等特征。
步态识别利用人体的这些运动特征，通过分析和比较不同个体之间的差异，来识别和辨别个体身份。
步态识别的原理主要基于人体运动中的动力学和动力学特征，包括人体的加速度、角速度和关节角度等参数。
在步态识别的方法方面，目前主要有两种常用的方法：基于传感器的方法和基于图像的方法。
基于传感器的方法是通过在身体的关键部位（如腰部、腿部）安装加速度计、陀螺仪等传感器，来采集人体的运动数据。
然后，通过对这些数据进行处理和分析，提取出特征并进行模式匹配，来实现步态识别。
基于图像的方法则是通过采集人体行走时的图像或视频，利用计算机视觉技术来提取人体的轮廓和运动信息，然后进行步态识别。
步态识别在安全领域有着广泛的应用。
例如，它可以用于身份验证和出入控制，通过分析个体的步态信息，来判断其是否为合法用户。
步态识别还可以用于犯罪侦察和监测，通过比对不同场景中的步态数据，来识别和追踪嫌疑人。
此外，步态识别还可以应用于医疗领域。
例如，它可以用于老年人跌倒检测和预防，通过监测老年人的步态特征，来判断其是否存在跌倒风险，并及时采取措施。
步态识别还可以用于疾病诊断和康复监测，通过分析患者的步态特征，来评估其疾病的严重程度和康复效果。
除了安全和医疗领域，步态识别还在智能交通领域有着广泛的应用。
例如，它可以用于行人检测和行人跟踪，通过分析行人的步态特征，来识别和跟踪行人的运动轨迹。
步态识别还可以用于交通监管和交通流量统计，通过分析行人的步态特征，来判断交通违规行为和统计人流量。
步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。
步态识别的方法
步态识别的方法
步态识别是一种生物特征识别的技术，通过分析个体的步行方式来进行身份验证或识别。
步态识别常常应用于生物识别系统、安防系统等领域。
以下是一些常见的步态识别方法：
1.计算机视觉方法：
•基于视频分析：使用摄像头记录个体的步行动作，然后通过计算机视觉算法提取步态特征，如步幅、步速、步态周期等，
进行身份验证。
•深度学习：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），对步行视频进行特征学习和识别。
2.传感器方法：
•加速度计和陀螺仪：使用穿戴式设备，如智能手机或专用传感器，通过加速度计和陀螺仪记录用户的步行模式，并提取相
关特征进行身份验证。
•地板传感器：在地板上布置传感器，通过检测步行引起的地板振动来识别步态。
3.生物特征识别：
•生物特征结合：结合其他生物特征识别技术，如面部识别或指纹识别，与步态识别相结合提高整体身份验证的准确性。
4.无监督学习方法：
•基于聚类的方法：使用聚类算法对步行特征进行分组，从而对个体进行识别。
•生成对抗网络（GAN）：使用生成对抗网络训练生成模型，从而生成逼真的步态序列，用于提高识别模型的性能。
5.可穿戴设备：
•智能鞋：集成传感器的智能鞋可用于监测步行方式，并通过内置算法进行身份验证。
•智能服装：具有集成传感器的智能服装也可以用于捕捉步行特征。
步态识别的准确性很大程度上取决于采用的方法以及所用数据的质量。
综合使用多种传感器和算法通常可以提高步态识别系统的性能。
基于步态的身份识别PDF
*
本课题得到国家自然科学基金（69825105, 60105002）及中科院自动化所创新基金（1M02J04）资助. 1
基于步态的身份识别
Hayfron-Acquah[11]使用广义对称性算子进行步态识别；Johnson 与 Bobick[12]在步态识别中使 用了静态身体参数；Yam 等[17]尝试利用跑步行为进行人的识别。但仍需强调的是，步态识 别研究目前仍处于起步阶段：１）实验通常是在受限的条件下实现的，如相对简单的背景、 相对于摄像机而言人的侧面行走等；２）算法评估都是在小样本数据库上进行的，一般最多 不超过 ７ 人、４０ 个测试序列。 直观上， 基于步态的身份识别很大程度上依赖于人体轮廓形状随着时间的变化过程。 故 我们可将步态序列看作由一组静态姿势所组成的模式， 然后在识别过程中引入这些观察姿势 随着时间的变化信息。本文提出了一种基于统计主元分析的步态识别算法，系统流程如图 1 所示。对于输入步态序列而言，利用改进的背景减除方法进行人的检测和跟踪；然后，通过 边界跟踪实现行人轮廓的提取，并将其展开为对应的 1D 距离信号；训练过程使用经典 PCA 方法进行特征空间的计算， 而测试过程将获取的距离信号序列在特征空间中投影并结合已创 建的数据库实现个体的身份识别。NLPR 数据库上的实验结果验证了算法的有效性。
j =1
Ni
i, j
(8)
3
基于步态的身份识别
3 识
别
3.1 相似性度量 1 ）时空相关： 步态是时空运动，故我们期望使用时空相关 STC （ Spatio-temporal Correlation）来更好捕捉它的空间结构特性及时间平移特性。 对于任意两个步态序列，首先在预处理阶段被转换为距离信号序列 I1 (t)、I2 (t)；它们在 特征空间中的投影轨迹 P 1 (t)、P 2 (t)分别为
基于特征组合的步态识别算法研究
目前 ， 态 识 别 技 术 主要 是 基 于人 体 侧 面 轮 廓 进 行研 究 的 ， 用 的 识 别 方法 大致 分 为 ： 于 统 计 特 征 步 采 基 的方 法 和基 于 模 型 的方 法 ． 于统 计 特 征 的方法 ， 直接 从 人 体 轮廓 或 步 态 运 动序 列 中提 取 步 态 特 征 参 数 基 是
旋转 和 比例 等 不 变性 ． 过 验证 ， 展 到离 散 条 件 下 时 ， ７个 表 达 式 只具 有平 移 和 旋 转 不 变性 ， 通 扩 这 比例 不 变 性 不成 立 ． 学 强 等 Ｉ 这 ７个 表 达 式 的基 础 上构 造 了一 组新 的表 达 式 ， 之 在 区域 、 界 和离 散 条 件 下 都 徐 ３ ］ 在 使 边
第 ２期
林
敏 等 ： 于 特 征 组 合 的 步 态识 别 算 法 研 究 基
６ １
（） 值 化 图像 ａ－
（） ｂ 轮廓 跟 踪
图 １ 人 体 轮 廓提 取过 程
１２ 统一的 Ｈ ． ｕ矩及其计算 在 连续 函数 的 条件 下 ， Ｋ Ｈ 于 １ ６ Ｍ．． ｕ： Ｅ ９ ２年 给 出 了 ７个 不 变 矩 的表 达 式 ， 证 明这 些 表 达 式 具 有 平 移 、 经
步 态 识 别算 法 有 明显 的 改 善 ．
关 键 词 ： 态 识 别 ； ｕ矩 ； 步 Ｈ 紧致 度 ； 角度 ； 宽 比 ； 征组 合 长 特
中 图 分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ３１ 文献 标 志 码 ： Ａ
０ 引 言
步 态是 指 人 行走 的姿态 ， 步态 识 别 旨在 通 过人 走 路 的姿 态 进行 身 份 识 别 ， 其他 生 物 特 征 识 别 方 法 相 与 比 ， 态 的 优势 在 于 非 接 触性 、 以伪 装 、 远 距 离 识 别 、 图像 分 辨 率 要 求 不 高等 特 点 。 一 种 新 兴 的 生 步 难 可 对 是
浅谈步态识别国内外研究现状
步态识别国内外研究现状随着科技的不断发展，人工智能技术已经在各个领域得到广泛应用，而步态识别技术也是其中之一。
步态识别是指通过对人体的行走姿态进行采集和处理，从中提取出与步态相关的特征进行识别和分类，从而对不同个体的步态进行识别和比对的技术。
它有着广泛的应用场景，包括医疗康复、智能安防、体育运动、军事行业等领域。
本文将就步态识别技术的国内外研究现状作一浅谈。
一、国外步态识别研究现状在国外，步态识别技术已经得到了广泛应用和发展，特别是在医疗康复领域。
目前，国外步态识别技术主要包括传感器、视觉和传统机器学习等多种方法。
1. 传感器方法传感器方法是指通过在人体关节、肌肉等部位植入传感器，实时采集人体运动信息，然后通过算法进行处理和分析，从而实现对人体步态的识别。
传感器方法具有采集数据精度高、实时性强等特点，因此得到了广泛应用。
目前，该方法的代表性研究包括美国麻省理工学院的“石头”系统和英国帝国理工学院的“德马尼卡”系统等。
2. 视觉方法视觉方法是指通过对人体运动过程进行视频采集和分析，提取出与步态相关的特征，运用计算机视觉技术进行识别和解析的方法。
该方法具有无需植入传感器、不受干扰等优点，但也存在识别精度低等问题。
目前，该方法的代表性研究包括美国康奈尔大学的“Gait-Cam”系统、日本东京大学的“智能鞋”系统等。
3. 传统机器学习方法传统机器学习方法主要是以图像处理和统计学习为基础，对步态数据进行处理和分析，并根据不同特征进行分类和识别。
该方法具有应用范围广、精度高等优点，但因特征提取和分类算法不完善而存在一定不足。
国外此类系统的代表性研究包括美国宾夕法尼亚州立大学的“SEMG-based”系统和瑞典卡罗琳斯卡医学院的“BioTac”系统等。
二、国内步态识别研究现状在国内，步态识别技术的研究起步较晚，但随着技术的不断进步，国内的研究也取得了一些进展。
目前，国内的步态识别技术主要包括传感器、视觉和深度学习等方法。
基于机器视觉的人体姿态识别与处理系统的设计与实现
基于机器视觉的人体姿态识别与处理系统的设计与实现文章题目：基于机器视觉的人体姿态识别与处理系统的设计与实现1. 引言人体姿态识别与处理系统是近年来在机器视觉领域备受关注的重要研究方向之一。
随着人工智能技术的不断发展和普及，基于机器视觉的人体姿态识别系统已经在许多领域得到了广泛应用，如健康管理、运动训练、智能监控等。
本文将深入探讨基于机器视觉的人体姿态识别与处理系统的设计与实现，从技术原理、系统架构、算法优化等多个方面展开论述。
2. 技术原理人体姿态识别系统的设计与实现，首先需要对机器视觉技术的基本原理有深入的理解。
在这个过程中，我们需要结合人体解剖学知识，对人体骨骼结构、关节运动规律等进行详细分析，以便更好地理解人体姿态的形态特征和运动轨迹。
深度学习、神经网络等技术在人体姿态识别中的应用也是关键，我们需要了解这些技术的原理和特点，以便选择合适的算法来实现系统的设计与开发。
3. 系统架构基于技术原理的理解，我们可以进一步讨论人体姿态识别系统的整体架构。
从硬件设备的选择和布局，到软件系统的搭建和优化，整个系统的架构需要考虑到诸多细节。
我们可以采用多摄像头系统来获取人体姿态数据，将数据传输到服务器上进行分析和处理。
在系统架构的设计中，需要考虑到系统的实时性、稳定性和扩展性，以满足不同场景和需求的应用。
4. 算法优化人体姿态识别系统的核心是算法的优化和性能的提升。
我们可以对常见的人体姿态识别算法进行分析和比较，如OpenPose、AlphaPose等。
通过对算法进行优化，可以提高系统对人体姿态的准确性和稳定性，使系统能够更好地适应复杂的场景和动作。
我们还可以探讨深度学习在人体姿态识别中的应用，如卷积神经网络、循环神经网络等，以及其在算法优化中的作用和影响。
5. 总结与展望通过对基于机器视觉的人体姿态识别与处理系统的设计与实现的深入探讨，我们可以得出一些结论和展望。
在未来，人体姿态识别系统将在更广泛的领域得到应用，如医疗辅助、虚拟现实、智能交通等。
步态识别国内外研究现状
步态识别国内外研究现状步态识别技术指通过分析人体步态的生物特征来识别和验证个体身份的一种生物识别技术，该技术可以应用于安全监控、智能家居、医疗健康等领域。
本篇论文将从国内外两个方面介绍步态识别技术的研究现状，并分析其存在的问题和未来发展趋势。
一、国内步态识别研究我国步态识别研究相对起步较晚，但近年来随着科技进步和应用需求的增加，该领域取得了不少进展。
目前国内主要的步态识别技术包括基于视频的步态识别技术和基于惯性测量单元（IMU）的步态识别技术。
1. 基于视频的步态识别技术基于视频的步态识别技术主要通过分析人体在行走过程中的姿态变化、步幅、步速等特征，从而对个体进行身份验证。
典型的方法包括基于特征提取的方法、基于模式识别的方法和基于深度学习的方法。
在特征提取方面，优化类的特征选择方法是目前应用最为广泛的技术。
例如，Weng等人提出了一种结合多特征的步态识别方法，通过选择人体的关键帧并应用SIFT和HOG特征提取来识别个体身份（Weng等，2016）。
但是，该方法存在识别率低和对光照等环境因素的敏感性等问题。
基于模式识别的方法可以分为有监督学习和无监督学习两种。
有监督学习方法需要先训练分类器，然后使用测试数据进行验证。
吕等人提出了一种基于矩形规范化的卷积神经网络（CNN）模型，能够识别不同的步态(吕等，2018）。
无监督学习方法不需要事先提供标签数据，能够自动地组织数据，提取有价值的结构。
吴等人使用了非负矩阵分解方法来探索步态数据中的隐藏结构（吴等，2017）。
基于深度学习的方法目前在步态识别领域也取得了不少进展。
Zhang等人提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的步态识别算法，使用数据增强技术来增加训练数据的数量，并采用多任务学习的方式同时考虑髋关节和膝关节的信息，从而提高识别率（Zhang等，2020）。
2. 基于IMU的步态识别技术IMU是一种集成了加速度计、陀螺仪和磁力计等多种传感器的设备，可以实时测量人体在空间中的运动状态。
如何利用计算机视觉技术进行动作捕捉与分析
如何利用计算机视觉技术进行动作捕捉与分析在如今科技发展迅速的时代，计算机视觉技术成为了许多领域中不可或缺的一部分。
其中，动作捕捉与分析应用广泛，涵盖了电影特效、体育训练、虚拟现实等方面。
本文将探讨如何利用计算机视觉技术进行动作捕捉与分析，并介绍相关技术和应用。
动作捕捉是指通过传感器和计算机软件来记录和分析人类或物体的运动。
计算机视觉技术在动作捕捉中发挥重要作用，主要包括姿势估计、运动跟踪和动作分类等方面。
首先，姿势估计是指通过计算机视觉技术从图像或视频中识别和提取人体的姿势信息。
这包括人体关节点的检测和跟踪，如头部、手臂、腿部等各个关键部位的位置和姿态。
姿势估计可以通过深度学习方法实现，如使用卷积神经网络（CNN）进行关节点检测和姿势估计。
通过姿势估计，我们可以得到一个完整的人体模型，用于后续的动作分析。
其次，运动跟踪是指在连续的图像或视频序列中追踪和分析人体或物体的运动。
运动跟踪可以分为2D和3D两种方式进行。
2D运动跟踪是在图像平面上对人体或物体的关键点进行追踪，如手、脚等。
这种方法常用于游戏开发和虚拟现实应用中。
而3D运动跟踪则是在三维空间中对人体或物体的运动进行追踪和分析，并恢复出人体或物体的三维运动轨迹。
3D运动跟踪常用的技术包括多摄像头系统、深度摄像头和惯性测量单元（IMU）等。
最后，动作分类是指对捕捉到的动作进行分类和识别。
通过对动作分类，可以实现动作的智能分析、评估和应用。
动作分类可以使用机器学习和深度学习方法，如使用支持向量机（SVM）和循环神经网络（RNN）等进行训练和分类。
通过动作分类，我们可以实现对运动员训练动作的评估，或者对电影动作进行特效处理等。
除了上述的技术，还有一些相关的应用和领域可以利用计算机视觉技术进行动作捕捉与分析。
例如，体育训练中的运动员动作评估和改进，可以通过捕捉和分析运动员的动作来提供指导和反馈。
电影和游戏中的特效和角色动作，可以通过动作捕捉来实现真实和逼真的效果。
基于计算机视觉技术的物体识别与跟踪技术研究
基于计算机视觉技术的物体识别与跟踪技术研究随着计算机技术的不断发展，越来越多的应用场景需要计算机视觉技术的支持。
其中一项重要的技术就是基于计算机视觉的物体识别与跟踪技术。
本文将介绍这一技术的基本原理、应用场景、发展现状以及未来发展趋势。
一、基本原理基于计算机视觉技术的物体识别与跟踪技术主要基于图像处理和机器学习技术。
首先，需要采集图像或视频数据，然后对图像进行预处理和特征提取，得到最能代表物体的特征向量或特征模板。
接下来，通过机器学习算法对这些特征进行分类或标注，使计算机能够对这些物体进行识别和分类。
最后，利用跟踪算法对物体在图像或视频中的位置进行追踪，并输出相应的结果。
其中，关键问题在于如何处理光照、变形、遮挡等因素对图像的影响，同时提高识别和跟踪的准确率和速度。
二、应用场景基于计算机视觉技术的物体识别与跟踪技术在各个领域都有广泛的应用，例如智能交通、无人机、智能工厂、视觉检测等领域。
在智能交通方面，可以利用车载摄像头对道路、车辆和行人进行识别，提高道路交通安全和管理效率。
在无人机方面，可以利用无人机搭载的摄像头对地面目标进行识别和跟踪，如使用无人机进行快递物流配送或农业植保等任务。
在智能工厂方面，可以利用相机对生产流程中的零部件、产品和工人进行管理和优化。
在视觉检测方面，可以利用视觉识别技术对医学图像进行识别和分析，如肺部CT图像的分割和肿瘤检测等。
三、发展现状基于计算机视觉技术的物体识别与跟踪技术正在得到不断的发展与完善。
目前较为成熟的算法包括传统的特征提取算法、神经网络算法、深度学习算法等。
其中，深度学习算法在物体识别和视觉检测领域的应用越来越广泛。
网络结构也越来越多样，如一般的卷积神经网络（CNN）、快速单步目标检测算法（YOLO）、一种基于卷积神经网络的目标跟踪算法（SiamFC）等。
然而，这些算法还存在着一些困难和挑战，如高分辨率、变形的图像对于识别和跟踪的困难性、实时性和准确性之间的平衡问题等。
步态识别研究进展
步态识别研究进展引言步态识别作为一种重要的生物特征识别技术，在身份认证、安全监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
步态识别是通过分析个体的行走视频或步态序列，自动识别或分类不同个体的技术。
随着深度学习、计算机视觉等技术的快速发展，步态识别研究取得了显著的进展。
本文将深入探讨步态识别技术的最新进展、应用拓展及未来展望。
步态识别技术概述步态识别技术涉及多个学科领域，包括运动分析、图像处理、机器学习等。
基本流程包括步态特征提取、模型训练和分类识别三个阶段。
常用的技术手段包括：1、运动分析：通过视频或传感器捕捉步行序列，运用运动学理论进行分析，提取步态特征。
2、图像处理：对捕捉到的步行图像进行预处理，如去噪、增强、分割等，以提高图像质量。
3、机器学习：采用传统的机器学习算法（如SVM、KNN等）或深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）进行特征学习和分类。
步态识别研究进展1、步态识别的准确性提高近年来，深度学习在步态识别领域的性能得到了显著提升。
研究人员提出了许多基于深度学习的步态识别算法，如卷积神经网络（CNN）结合时序信息的算法、循环神经网络（RNN）结合运动学信息的算法等。
这些算法在大型步态数据库上进行了验证，准确率和性能得到了显著提升。
2、步态识别的应用拓展步态识别技术在人机交互、安防等领域的应用也得到了广泛探讨。
在人机交互方面，步态识别技术为智能轮椅、助行器等设备的控制提供了新的解决方案；在安防领域，步态识别技术可用于智能监控、异常行为检测等，提高公共安全。
然而，目前步态识别应用仍存在一些挑战和限制，如对环境光照、个体装备等因素的依赖。
3、步态识别的影响和未来展望步态识别技术对个人身份认证、公共安全等领域的影响越来越大。
未来，步态识别研究将面临更多的挑战和机遇。
随着数据获取和标注技术的发展，更高质量的步态数据库将为模型训练和评估提供更充分的支持。
同时，如何提高模型的鲁棒性和适应能力，以应对不同场景和环境下的挑战，将是未来研究的重要方向。
基于计算机视觉的车牌识别系统方法研究
基于计算机视觉的车牌识别系统方法研究
陈子言;丁杨军
【期刊名称】《信息记录材料》
【年(卷),期】2022(23)12
【摘要】针对现实场景中车辆运动模糊、车牌倾斜、自然光照以及阴雨天气等环境影响导致的识别精度低问题,本文设计并实现了一种基于计算机视觉的车牌识别系统。
该系统对采集的车牌图像进行灰度化、边缘检测和二值化等预处理,减小定位难度;通过图像识别处理算法进行车牌定位、字符分割和字符识别。
经实验验证,车牌识别系统字符识别准确率为94.98%,在识别准确率方面达到了符合预期的表现,基本满足了日常实际应用的需求。
【总页数】3页(P42-44)
【作者】陈子言;丁杨军
【作者单位】武汉东湖学院;南京审计大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.基于计算机视觉步态识别系统的方法研究
2.一种基于全局阈值二值化方法的BP 神经网络车牌字符识别系统
3.车牌识别系统中车牌定位与字符分割方法的研究
4.车牌识别系统中车牌定位方法的研究
5.基于车牌识别系统的景区自驾车客流调查方法研究
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第21卷第4期湖 北 工 业 大 学 学 报2006年08月V ol.21N o.4 Journal of H ubei U niversity of T echnology Aug.2006[收稿日期]2006-05-23[作者简介]程 琼(1959-),女,湖北武汉人,湖北工业大学副教授,研究方向:模式识别及计算机控制.[文章编号]1003-4684(2006)0820101203基于计算机视觉步态识别系统的方法研究程 琼,庄留杰(湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068)[摘 要]对目前步态识别系统的研究方法进行了分析、归类与总结,并在原有的研究方法基础上提出了三维系统建模与跟踪新方法.计算机视觉技术为步态识别系统提供了强有力的分析工具.[关键词]步态识别;计算机视觉;研究方法[中图分类号]TP391.41[文献标识码]:A 步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术,当前已成为基于视觉的人体运动分析领域的研究热点.步态识别是一种潜在的行为特征,相关研究已证实它可以用于身份识别.1 步态识别系统组成步态识别是从相同行走行为中寻找和提取相应个体的可区分的变化来自动进行身份识别.基于视觉的步态识别系统,如图1所示,监控摄像机用于捕捉监控领域中的行人,结合背景的自动建模和更新,步态检测用来检测行人.行人在二维或三维空间中被连续跟踪.从跟踪结果中,步态模式的一些个性化特征被相应地提取.结合在步态数据库中已经存储的步态模式,分类器最后给出识别结果.2 基于视觉的步态分析步态作为生物特征的可用性在早期已得到证明,关健是如何利用计算机视觉方法来获取个体运动特征.人体建模的选择对于从图像中识别人的形状,正确分析人的运动是非常重要的.骨架图模型是以直线近似在关节点处所连接的骨骼来表达人体;立体模型能更好地表达人体,它利用广义锥台、椭圆柱、球等三维模型来描述人体的结构细节[1].许多研究将人的运动定义为身体运动的不同姿势.有2种主要方法来建模人的运动:一种是基于模型的方法,即选择人体模型后,该模型的三维结构从图像序列中进行恢复;另一种方法重在确定运动场的特征,而不需结构的重构.运动行为的识别可以认为是时变数据的分类问题.可以看出,人体建模、跟踪与运动识别技术等视觉方法已为步态分析提供了一种强有力的分析工具.3 步态识别方法分类当前的步态识别方法有:1)使用行人的时空模式得到步态特征;2)通过光流分布来提取特征;3)特征化实际运动的外观.而如何紧支有效地表达分割出来的或跟踪的行人是非常重要的,因为它将直接或被进一步分析,以获取用于识别的步态特征.步态包括2类分量:结构化分量,它捕捉了一个人的身体形状;动态分量,它捕捉人体行走期间的运动特征.根据分析,步态识别方法一是基于模型或结构的方法,它通常建模人体结构并且提取图像特征来影射它们为模型的结构化分量,或者衍生出人体部分的运动轨迹来识别个体;二是非结构或者基于运动的方法,它通常特征化人体的整个运动模式来获取运动特征,而不考虑潜在的结构[2].3.1 基于结构的方法基于结构的方法是指对人体或者运动进行建模.它通常需要在行走序列的每一帧中进行模型匹配.3.1.1 基于人体模型的方法 在基于人体模型的方法中,骨架图、区域模型或者立体模型的人体模型需要和每一帧中的运动特征进行匹配,从而在模型上加以度量.另一个方法是使用下肢关节角度轨迹来识别个体.这些关节角度被投影到行走平面,那样的角度轨迹更能鲁棒地从标记数据中获得.为了弥补系统从一种情况到另一种情况的时间变化,行走步数加以固定,并且通过动态时间规整D TW(Dynamic Time Warping)对轨迹进行了归一化.3.1.2 基于运动模型的方法 在步态识别中最重要的一个方面就是准确地捕捉腿的位置,因为它们是衍生步态特征的最好来源,包含了更多的步态模式变化.腿的运动通常可以采用正弦谐波运动来加以公式化.在基于运动模型的方法中,通常需要创建,并且每个人的模型参数需要从图像序列中学习而得到.早期的建模步态作为一个链接的钟摆运动的模型,使用动态霍夫变换从序列图像中提取代表大腿的直线;最小平方方法用来平滑大腿倾斜数据;付立叶变换分析用来揭示腿的倾斜变化的频率分量.这项工作同时揭示了步态作为独特的生物特征不仅可使用其频率分量,还有其相位信息.3.1.3 基于身体参数的方法 基于身体参数的方法,通常使用人体的几何结构化特征,来特征化一个人的步态模式.不过,它易受在3D空间恢复这些参数所需要的视觉方法的影响.一种使用特定行为参数特征的步态识别方法由Bobick与Johnson提出.这种方法没有直接地分析步态模式的动力学特性,而是利用行走行为来恢复个体行走时的静态身体参数(如头和脚的垂直距离、头与骨盆的距离、脚与骨盆的距离、左右脚之间的距离).总之,基于模型方法的优点是模型在某种程度上能处理遮挡和噪声,并且提供了可直接从模型参数中获取步态特征的能力.但基于结构方法的有效性在运动建模和参数提取方面仍有局限.3.2 基于非结构的方法非结构的方法,通过行人在图像中的轮廓所产生的时空模式的统计特征性,来特征化步态运动. 3.2.1 状态空间方法 状态空间模型已被广泛用于预测、估计和检测时间级数.它们通常将运动表达为一组序列配置,使用状态空间方法来进行识别.它包括隐马尔可夫模型方法、子空间方法、基于动态归整的方法.3.2.2 模板匹配方法 基于模版匹配的方法首先整体考虑步态运动,并且转换图像序列为紧支的静态形状模式来特征化它的时空分布.而在识别时,只需要和预先存储的原型进行比较.1)时空分析方法:基于时空分析方法的运动识别将运动作为一个整体,通过运动人在图像中所形成的三维数据来特征化其时空分布,其中空间维和时间维被同时分析以更好捕捉步态的时空特征.而最早识别人的方法是从行人的时空模式中获取步态特征的平移和时间空间,头和脑的运动有着不同的模式.这些模式被处理以确定身体运动的封闭轮廓,然后由五个线棒所组成的模型相匹配.步态特征从速度归一化后所匹配的模型中获得.2)基于矩的方法:统计识别方法通常对运动图像集进行统计描述.因为矩算子通常用来描述点集的形状,因此基于矩的方法在步态分析中应用广泛.新近开发的速度矩方法可描述目标在图像序列中的运动.速度矩是中心矩的时间扩展形式,合成图像上的分析结果显示,速度矩与传统的矩相比,对噪声不太敏感,这极大地归因于整个序列的数据集成.4 步态识别方法研究4.1 步态特征的自动跟踪和提取计算机视觉中的建模、跟踪、运动识别等技术迫切需要完善.在技术方面,图像序列分析对于运动特征的自动提取是关键.对于步态,需要分割和跟踪运动目标,而且需要从跟踪的图像序列中提取步态特征.动态特征提取是无标记步态分析的关键.即没有标记的帮助,计算机必须能自行提取和识别所感兴趣的特征[3].4.1.1 运动分割 由于动态环境中捕捉的图像受到多方面的影响,如天气的变化、光照条件的变化、背景的混乱干扰、运动目标的影子、物体与环境之间或者物体与物体之间的遮挡等,从而使得基于形状的识别方法不再可靠.因此,利用时空统计的方法构建自适应的背景模型,对于不受限环境中的运动分割是很好的选择.4.1.2 遮挡处理 目前的运动分析系统不能很好地解决目标之间互遮挡和人体自遮挡问题.遮挡时,人体只有部分是可见的,而且这个过程一般是不可训练的,简单依赖于背景减除进行运动分割的技术将不可靠.为了减少遮挡或深度所带来的歧义性问201湖 北 工 业 大 学 学 报2006年第4期 题,须开发更好的模型来处理遮挡时特征与身体各部分之间的准确对应问题.另外,一般系统不能完成何时停止和重新开始身体部分的跟踪.利用统计方法可从获得的图像信息中进行人体姿势、位置等的预测,而基于多摄像机的跟踪系统能很好的解决遮挡问题.4.1.3 三维系统建模与跟踪 三维方法在不受限的人的运动判断、更准确的物理空间的表达、遮挡的准确预测和处理等方面是二维方法所不能比拟的.它能提供更加有意义的与身体姿势直接相关的可视化特征用于行为识别.三维的跟踪方法是通过使用摄像机和场景的几何学知识,将一个精确几何形状的三维模型投影成像,根据图像中的位置变化来进行跟踪[4].4.1.4 多摄像机的使用 身体姿势和运动在单一视角下由于遮挡或深度影响而易产生歧义现象,因此使用多摄像机进行三维姿势跟踪和恢复的优势是明显的.同时,多摄像机的使用不仅可以扩大监视的有效范围,而且可以提供多个不同的方向视角用于解决遮挡问题.对于多摄像机跟踪系统,需要确定在每个时刻使用哪一个摄像机或哪一幅图像.多摄像机之间的选择和信息融合是一个比较关键的问题.4.2 步态与其它生物特征的融合利用步态进行有关多生物特征融合的方法的探讨,目的在于进一步提高识别的准确度和可靠性.如Cattin 等提出了一种基于步态的多模式生物特征验证系统.结合地面反应力和行人的步态视频数据,一个广义主元分析方法的变体被使用来有效减少数据维数,优化类的可分离度.人的跟踪和识别系统理想情况下应集成多个视角的信息.为此,Shakhnarvoich 等开发了一种视点归一化的方法来解决多视点的脸像与步态识别问题.从一组单目视点图像中计算出的图像可视化外壳IBV H (Image 2Based Visual Hull ),可产生虚拟视角用于跟踪和识别,并通过观察运动中人的三维结构、外观和运动来确定正确规范的视点.5 结语从已有的研究结果看,在实际场景中开发和实现高度可靠与鲁棒的步态识别系统将是挑战性问题.在给定条件下,生物识别的全面性能不仅依赖于场景的条件特性,而且还依赖于采集的数据质量、识别算法能力、传感器性能、非协作的个体、数据库特性等许多因素.而在复杂情况下,环境和技术上的挑战将更加明显.[ 参 考 文 献 ][1] 边肇祺.模式识别[M ].北京:清华大学出版社,2004:64-83.[2] 张成海.现代自动识别技术与应用[M ].北京:清华大学出版社,2003:154-183.[3] Linda G.shapiro.计算机视觉[M ].赵清杰译.北京:机械工业出版社,2005:206-232.[4] 徐 飞.MA TL AB 应用图像处理[M ].西安:西安电子科技大学出版社,2002:143-172.On the Method of G ait Identif ication System B ased on Computer VisionC H EN G Qiong ,ZHUAN G Liu 2jie(S chool of Elect rical &Elect ronic Engi n.,H ubei Uni v.of Technolog y ,W uhan 430068,Chi na )Abstract :The p resent research met hods on gait identification system is analyzed ,classified and summed up in t his paper.On t he basis of existing research met hods ,a new met hod based on t hree dimensional system modeling t racking is described.Co mp uter vision technology p rovides strong analytic tools for gait identifi 2cation system.K eyw ords :gait identification ;comp uter vision technology ;research met hods[责任编辑:张岩芳]301 第21卷第4期 程 琼等 基于计算机视觉步态识别系统的方法研究。