赵黎明,张 荣,张超越

(宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波 315211)

0 引 言

步态识别是利用步态信息对人的身份进行识别[1]。与指纹识别、虹膜识别、人脸识别等技术相比,步态识别具有获取容易、距离远、非接触、不易伪装、无创等优点。它是生物特征识别、计算机视觉和信息安全等领域的研究热点。

步态识别的研究方法主要分为两类,一类是基于非模型的方法,另一类是基于模型的方法。基于非模型的方法主要有两种,第一种是将步态轮廓序列合成或压缩成图像[2,3]。如步态能量图像(GEI)[2]是基于步态周期中步态轮廓的平均图像信息建立的步态特征,这种方法相对来说简单,但很容易丢失时间和细粒度的空间信息。第二种直接从原始步态轮廓序列中提取特征[4],但容易受到视角、行人服装变化等外部因素的影响。基于模型的方法通常将人体模型与输入图像相匹配,然后提取运动信息作为特征。目前大部分的基于模型的方法利用三维模型来模拟行人的运动[5,6]。基于三维模型的方法能在一定程度上抵抗视角、携带、服装变化等外部因素的影响。但由于三维建模计算复杂,一般只适用于完全可控的多摄像机协作环境,而在现实环境当中大多只有普通RGB摄像机的场景,限制了这些方法在实际中的应用。

为了解决上述问题,本文利用三维姿态估计技术,建立了行人3D姿态“轻”模型。即不需要额外的深度相机设备配合,通过普通RGB摄像机就能获取所需的三维模型,且三维模型相对简单,计算复杂度降低,这增加了实际应用的可能性。……