基于关节点提取和多视角步态识别算法的中期报告.docx

基于关节点提取和多视角步态识别算法的中期报告
一、选题背景
步态识别技术是生物特征识别领域的一种以人的行走方式为特征进行身份认证的技术，具有非接触、隐私性强、使用方便等优点。近年来，随着生物特征识别技术的不断发展，步态识别技术在人身份认证、安防监控、医学诊断等领域得到了广泛应用。
步态识别技术的核心在于提取人体步态特征并将其编码，然后通过分类器对不同个体的步态特征进行区分。因此，关节点提取算法与多视角步态识别算法是步态识别技术的重要组成部分。
二、研究进展
1.关节点提取算法
关节点是指人体运动时关节的连接处，如腰、肩、手、膝盖等。关节点提取算法是将视频序列中的人体轮廓分析，提取出人体的关键部位，如腰、肩、手、膝盖等关节点，通常采用基于深度学习的方法，如OpenPose、HRNet等。关节点提取算法的准确率对步态识别算法的性能具有重要影响。
2.多视角步态识别算法
多视角步态识别算法是指通过多个视角的视频序列对同一人的步态特征进行采集和分析，并将不同视角提取的步态特征进行融合，从而提高步态识别算法的准确率。多视角步态识别算法通常包括步态特征提取、特征匹配和分类器训练等步骤。
三、研究计划
本研究旨在设计一种基于关节点提取和多视角步态识别算法的步态识别技术，具体研究计划如下：
1.采集多个视角的视频序列，对同一人的步态进行采集和分析，提取不同视角的步态特征。
2.采用OpenPose算法对视频序列中的人体轮廓进行分析，提取出人体的关键部位。根据关节点的位置和运动轨迹，构建人体运动时的动态模型。
3.采用时空CNN方法对关节点序列进行特征提取，将不同视角提取的特征进行融合，得到人体步态特征的表示。
4.采用深度学习算法建立步态识别分类器，并进行训练和测试，对步态进行身份认证。
五、研究意义
本研究的成果将为步态识别技术的发展提供新思路和新方法，提高步态识别技术的准确率和可靠性。在人身份认证、安防监控、医学诊断等领域具有重要的应用价值和意义。