论文研究多区域特征融合的步态识别.pdf

引入了紧致度和矩形度两种新型的多区域特征用于步态识别，并且对同质心高度和伸长度两种特征进行了融合。用中值滤波器估计出步态序列的背景，用差分法提取每帧图像的运动目标轮廓，并在此基础上提取紧致度等多区域特征。基于DTW分类算法在UCSD数据库和SOTON数据库进行了实验。其结果显示：单特征的中紧致度的识别率较高，但总体来说识别率有限，如果把几种特征融合进行乘性融合就能够达到较高的识别率。对实验结果进行分析，从理论上说明了紧致度和矩形度作为主要步态特征的合理性。