王　竣，王修晖

(中国计量大学 信息工程学院，浙江 杭州 310018)



步态能量图和KFDA的步态识别研究

王竣，王修晖

(中国计量大学 信息工程学院，浙江 杭州 310018)

【摘要】为了有效地获取步态连续性的动态特征，快速准确地进行身份识别.特提出了一个基于步态能量图(Gait Energy Image,GEI)和核Fisher判别分析(Kernel-based Fisher Discrimination Analysis,KFDA)的分类识别算法.算法首先以步态能量图(GEI)按列向量作为输入，求得最优子空间Wopt和αopt.利用提取步态能量图(GEI)的步态信息向量计算在αopt上的投影，并计算其投影轨迹.在分类阶段，采用最近邻分类器(Nearest neighbor classifier).最终在中科院自动化研究所CASIA B步态数据库上进行实验，对比多项式、高斯径向基核函数和其他四种算法的结果显示，本文算法取得了较高的识别率.

【关键词】步态能量图；核Fisher判别分析；多项式核函数；高斯径向基核函数

近些年，随着计算机视觉领域和生物特征识别的发展，步态识别作为一种新的生物特征认证技术，受到了研究者们密切的关注.步态识别旨在通过人的走路姿势来进行身份识别，相比于其他生物特征(如指纹、掌纹、人脸等)，其优势在于可以远距离进行识别，具有非接触性、非侵犯性、不易被察觉、难于隐藏和伪装的特点，因此被广泛应用在门禁系统、医疗诊断、安全监控等领域.

步态识别由运动检测、特征提取和特征识别三个阶段所组成.步态特征提取方法对于识别结果会有一定程度的影响，通常分为两类:基于构建人体模型的方法和基于非模型的方法.基于构建人体……