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基于步态能量图的KPCA和SVM的步态识别方法


  摘 要:采用了一种基于步态能量图(GEI)的步态特征提取方法,主要是通过得到的步态侧影图像进行规格化并进行周期分析,然后提取其步态能量图。同时针对传统主成分分析(PCA)方法只能处理线性和服从指数型分布的情况,提出了采用基于核方法的主成分分析(KPCA)来对数据进行特征降维,然后采用泛化能力较强的分类器SVM来对特征进行识别。应用上述方法在CASIA数据库上进行了实验,结果表明采用上述方法取得了较理想的效果。

  关键词:步态识别; 步态能量图; 核主成分分析; 支持向量机

  中图分类号:TP391.41文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2010)07-2798-03

  doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.07.114

  GEI based gait recognition by using KPCA and SVM

  LIANG Shao-cong, ZHOU Ming, LI An-an

  (College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu 610065, China)

  Abstract:This paper present a novel approach to extract gait features based on gait energy image (GEI). GEI was obtained by analysing the gait circle form the size normalized silhouette image sequence. Since PCA’s limite ability to deal with the nonlinear data, applied the kernel principal components analysis (KPCA) method to reduce data dimension, and then performed gait classification and recognition by support vector machine by its good performance in the classification problem. The method is evaluated on CASIA gait database and the result of the experiment demonstrates that the approach has greatly improved the recognition performance.

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