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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108280398A(43)申请公布日2018.07.13(21)申请号201711431026.1(22)申请日2017.12.26(71)申请人北京建筑大学地址100044北京市西城区展览馆路1号(72)发明人张德(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人王莹吴欢燕(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图3页(54)发明名称一种基于多视角融合的步态识别方法及系统(57)摘要本发明提供了一种基于多视角融合的步态识别方法及系统,方法包括:检测每个视角下的步态轮廓图像序列的步态周期;分别获取每个视角下的一个步态周期内的每帧图像的水平投影向量和垂直投影向量;将每个视角下的一个步态周期内的各帧图像的水平投影向量和垂直投影向量分别进行组合,获得每个视角下的水平投影步态特征和垂直投影步态特征,将两者融合获得每个视角下的双向融合投影步态特征;将不同视角下的双向融合投影步态特征在三维张量空间中进行融合,获得多视角融合步态特征;将多视角融合步态特征输入分类器进行分类识别,实现了多视角步态特征在特征层的融合,能够有效确保特征信息的完整性,进而有效提高了识别结果的准确性。CN108280398ACN108280398A权利要求书1/2页1.一种基于多视角融合的步态识别方法,其特征在于,包括:S1,获取同一个体在不同视角下的步态轮廓图像序列,检测每个视角下的步态轮廓图像序列的步态周期;S2,对于每个视角下的一个步态周期内的每帧图像,分别获取所述每帧图像的水平投影向量和垂直投影向量;S3,将每个视角下的一个步态周期内的各帧图像的水平投影向量进行组合,获得每个视角下的水平投影步态特征,将每个视角下的一个步态周期内的各帧图像的垂直投影向量进行组合,获得每个视角下的垂直投影步态特征;S4,将所述每个视角下的水平投影步态特征和垂直投影步态特征进行融合,获得每个视角下的双向融合投影步态特征;S5,把视角作为第三维度,将不同视角下的双向融合投影步态特征在三维张量空间中进行融合,获得多视角融合步态特征;S6,将所述多视角融合步态特征输入分类器进行分类识别,获得识别结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将个体的正面视角和侧面视角分别设为0°和90°,所述不同视角包括:0°、30°、60°、90°、120°和150°。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1中所述检测每个视角下的步态轮廓图像序列的步态周期进一步包括:在每个视角下的步态轮廓图像序列中,将每帧图像中人体腰部以下的前景像素点个数作为信号,记录所述信号随着时间的变化过程,获取信号变化曲线,将所述信号变化曲线中连续两个波谷之间的差值绝对值作为半个步态周期,将所述半个步态周期的两倍确定为所述步态周期。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S2中所述每帧图像的水平投影向量为所述每帧图像中每行包含的前景像素点个数,所述每帧图像的垂直投影向量为所述每帧图像中每列包含的前景像素点个数。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采用灰度图像将所述水平投影步态特征和垂直投影步态特征进行可视化表示。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S6之前还包括:利用多线性主元分析对所述多视角融合步态特征进行降维处理;相应地,将降维处理后的所述多视角融合步态特征输入分类器进行分类识别,获得识别结果。7.一种基于多视角融合的步态识别系统,其特征在于,包括:步态周期检测模块,用于获取同一个体在不同视角下的步态轮廓图像序列,检测每个视角下的步态轮廓图像序列的步态周期;图像投影模块,用于对于每个视角下的一个步态周期内的每帧图像,分别获取所述每帧图像的水平投影向量和垂直投影向量;投影组合模块,用于将每个视角下的一个步态周期内的各帧图像的水平投影向量进行组合,获得每个视角下的水平投影步态特征,将每个视角下的一个步态周期内的各帧图像的垂直投影向量进行组合,获得每个视角下的垂直投影步态特征;双向融合模块,用于将所述每个视角下的水平投影步态特征和垂直投影步态特征进行融合,获得每个视角下的双向融合投影步态特征;2CN108280398A权利要求书2/2页多视角融合模块,用于把视角作为第三维度,将不同视角下的双向融合投影步态特征在三维张量空间中进行融合,获得多视角融合步态特征;分类识别模块,用于将所述多视角融合步态特征输入分类器进行分类识别,获得识别结果。8.根据权利要7所述的系统,其特征在于:还包括降维处理模块,用于利用多线性主元分析对所述多视角融合步态特征进行降维处理。9.一种计算机程序产品,其特征在于,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计