Choquet模糊积分特征融合的步态识别

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中图分类号；Ｐ８Ｔ１
Ｃｏｕｔ糊积分特征融合的步态识别ｈｑｅ模
汪丹桂，罗斌，翟索兰
（安徽大学计算机科学与技术学院，合肥２０３）３０９摘要：研究一种利用Ｃｏｕｔｈｑｅ模糊积分对小波矩特征和人体宽度特征进行融合的步态识别算法。该算法对每个步态序列采用背景减除法
ｉｓｄｔｐｙａｈｌ — ｅｔｒｓｏｌｓｉｃｔｏｏｔｅｆｓｅｕｔｂｓｄｏｔｍｐｒａｃｆｔｅ￣ａｅ．ｍｐｒｄｔｈｅｅｅｅｒｈｓｕｅｏａｐｌｓｔｅｍｕｔｆａｕｅｆｉｎｃａｓｆａｉｎｔｈｒｔｒｓｌａｅｎｉｓｉｏｎｅｏｉｕｉｉ，ｔｈｍｒｓＣｏａｅｏｔｅｒｃｎｔｓａｃｒｒｓｌ，ｘｅｉｎｅｕｔｓｏｔｅＣｈｑｅｔｇａｓｏｔｏｓｂｔｅａｈｅｅａｉｅｒｗｅｇｔｄｆｓｏｅｈｄｅｕｔｅｐｒｍｅｔｓｌｈｗｈｏｕｔｎｅｒｌｉｎｍｅｈｄｉｅｔｒｔｎｔｅｇｎｒｌｎａｉｈｅｕｉｎｍｔｏ．ｓｒｓｉｕｆｈｌ
提取人的二值化的运动轮廓图像序列，利用人体步态周期图像的小波矩特征和宽度特征对提取出的步态轮廓进行描述，得出的小波矩特征和宽度特征根据要性作为总体特征输入，运用Ｃｈｑｅ模糊积分融合选取ＳｏｕｔＶＭ分类器进行识别，识别结果与最新的线性加权融合识别
方法进行比较，结果表明Ｃｏｕｔｈｑｅ模糊积分方法有较好的识别效果。关键词：视频；步态识别；小波矩宽度；支持向量机；Ｃｏｕｔｈｑｅ模糊积分
ＧａｔＲｅｏｎｔｏｆｉｃｇｉｉｎ０ｏｕｔｚｙＩｔｇａａｕｅＦｕｉｎＣｈｑｅＦｕｚｎｅｒｌＦｅｔｒｓｏ
ＷＡＮＧａｇｕ，Ｄｎ— ｉＬＵＯｉＺＨＡｌＳｕ－ａＢｎ，ｌｎ
（ｃｏｌｆｏｕｅｃｅｃｎｅｈｏｏｙＡｎｕＵｉｅｓｙＨｅｅ２０３，ｈｎ）ＳｈｏｍｐｔｒｉｅｄＴｃｎｌｇ，ｈｉｎｖｒｉ，ｆｉ３０９ＣｉａｏＣＳｎａｔ
［ｓｒｃ｜ＡａｃｇｉｏｌｏｉｍａｅｎｔｅＣｏｕｔｕｚｔｇａ￣ａｅｆｓｎｉｐｏｏｅ，ｓｇｔｅｆａｒｓｆｖｌｔｍｅｔｎＡｂｔａｔｇｉｒｏｎｔｎａｒｈｂｓｄｏｈｑｅｆｚｙｉｅｒｌｍｒｉｒｐｓｄｕｉｔｅｗａｅｅｔｅｉｇｔｈｎｕｏｓｎｈｅｕｏｍｏｎｄａ
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第３６卷第２期ｌ
ＶＬｏ３６
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程２１００年ｌ源自１Ｎｏｅｖｍｂｅ１ｒ２００
Ｎｏ２．１
ＣｏｐｕｔｒＥｎｇｎｅｉｇｍｅｉｅｒｎ
人工智能及识别技术・
文章编号：０ｍ３８００１＿７＿３文献１０．４（１２—０＿２２）１０标识码：Ａ
［ｙｗｒｓｉｅ；ａｔｅｏｎｔｎｗａｅｅｍｏｅｎｄｈＳＭ；ｏｕｔｕｚｔｇａＫｅｏｄｌｖｄｏｇｉｒｃｇｉｏ；ｖｌｖｍｅｔｔ；ＶＣｈｑｅｆｚｙｉｅｒｌｉｔｗｉｎ
１概述
生物特征识别技术以其广阔的应用前景和巨大的社会经济效益受到学术界、政府以及国防军事等部门的高度重视。而步态作为远距离情况下唯一可感知的生物特征，近年来备受关注。目前步态识别的研究主要分为２类：基于模型和基
ｔｅｗｉｔｆｔｅｂｎｒｕｎｓｌｕｔｅｉａｅ．Ｆｒｅｃｍａｅｓｑｅｅａｂｃｇｏｎｕｔａｔｏｌｏｉｍｓｕｅｏｓｇｅｔａｄｔａｋｔｅｈｄｈｏｈｉａｙｈｍａｉｈｏｅｔｍｇｓｏａｈｉｇｅｕｎｃ，ａｋｒｕｄｓｂｒｃｉｎａｇｒｔｈｉｓｄｔｅｍｎｎｃｈｒｍｏｉｇｓｌｏｅｔｓｏｌｉｇｆｇｒｒｍｅｂｃｇｏｕｄ．ｔｓａｔｍｐｅｏｄｓｒｂｈａｔｏｔｕｙｕｓｈｖｌｔｍｅｔｎｄｔｅｗｉｔ，ｖｎｉｈｕｔｔａｗａｋｎｕｅｆｏｔａｋｒｎＩｉｔｅｔｄｔｅｃｉｅｔｅｇｉｃｎｏｒｂｉｔｅｗａｅｅｅｉｈｎｇｍｏｎｈｄａｈ