王鹏

摘 要：本文基于笔者的研究和交流，首先对本次研究的两种前置技术：步态特征提取算法、步态特征分类识别进行了介绍和分析，然后从具体的融合角度出发，完成了基于特征融合的步态识别算法理论研究。

关键词：特征融合;步态识别;信息融合

一、序言

伴随着信息技术的进一步深入，公民安全也在得到进一步的保障。生物特征识别技术是其中的一项代表性技术，能够适用于各种场合的安检需求，所以受到了社会各界的关注，希望能在视频监控方面得到深入的应用。本文对生物特征识别技术中的步态识别进行研究，基于国内外的研究成果基础上引入特征融合概念，为步态识别算法的推广应用提供依据和借鉴。

二、重要技术概述

1.步态特征提取算法

步态特征提取算法可以分为骨架特征、步态能量图、Hu矩三个特征的提取。骨架特征主要是对步态图像的形状进行了准确的反应，因为人体的肢体结构是由多种因素决定的，所以基于肢体结构的骨架特征的提取是步态特征提取算法的基础，提取骨架特征的步骤是先对骨架进行分析，获得相应的序列图，基于序列图得出肢体运动的准确特征;步态能量图则是从周期性的角度对步态序列进行了总结，反映了运动形态的变化、人体轮廓和行走频率，提取步态能量的方法是首先对步态序列进行降维，在完成步态能量图的特征提取;Hu矩则是反映出了目标图像平移、旋转、尺度变化和镜像的不变矩，首先需要对图像离散的Hu矩进行计算，进而在完成相应的特征提取。……