北京理工大学 信息与电子学院, 北京 100081
为提高步态识别准确率, 提出了基于空-频域特征和线性判别分析的视频步态识别方法。利用离散余弦变换、Contourlet变换分别提取步态能量图的频率特征和多尺度多方向轮廓特征; 融合得到空-频域特征, 并通过线性判别分析映射到最佳鉴别矢量空间; 根据相似性距离实现身份识别。在中科院自动化所提供的数据库中进行实验, 结果表明, 提出的特征提取方法优于现有常用方法。空-频域特征能够有效地区分步态中的高低频分量,并捕捉丰富的细节信息, 线性判别分析在降维的同时进一步增强特征的判别能力, 有助于提高识别精度。
步态识别 步态能量图 离散余弦变换 Contourlet变换 线性判别分析 gait recognition gait energy image discrete cosine transform contourlet transform linear discriminant analysis
