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基于改进时空步态图的步态识别
基于改进时空步态图的步态识别技术论文
摘要：
近年来，步态识别技术在安防监控、身份验证、健康监测等领域得到了广泛的应用。时空步态图是一种常用的步态特征表示方法，但其在一些复杂场景下存在一定的识别误差。本文针对这一问题，提出了一种改进的时空步态图方法，通过引入深度学习和动态时间规整算法来提高步态识别的准确性和鲁棒性。实验证明，该方法在不同场景下都能取得较好的识别结果。
关键词：步态识别；时空步态图；深度学习；动态时间规整
1.引言
步态识别技术是一种通过分析人体行走时的动作特征来识别个体身份的方法。传统的步态识别方法主要包括基于统计特征、基于模型和基于图像处理的方法。然而，这些方法在复杂场景下存在一定的识别误差。时空步态图作为步态特征表示方法，能够有效地表达行人的步态信息，但其在一些特殊情况下的准确性和鲁棒性有待提高。本文针对这一问题，提出了一种改进的时空步态图方法，通过引入深度学习和动态时间规整算法来提高步态识别的准确性和鲁棒性。
2.相关工作
2.1步态识别方法概述
步态识别方法主要包括基于统计特征、基于模型和基于图像处理的方法。基于统计特征的方法通过提取行人的步态周期、步幅、步频等统计特征进行识别。基于模型的方法则通过建立行人步态模型来进行识别。而基于图像处理的方法则通过分析行人的步态图像来进行识别。这些方法在一定程度上能够实现步态识别，但在复杂场景下存在一定的识别误差。
2.2时空步态图方法
时空步态图是一种常用的步态特征表示方法，其通过对行人的步态周期、步幅和步频进行建模，形成一个多维的特征向量。然后，可以通过比较不同行人之间的时空步态图相似性来进行识别。然而，原始的时空步态图方法在一些特殊情况下的准确性和鲁棒性有待提高。
3.改进的时空步态图方法
3.1深度学习特征提取
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其能够通过学习到的特征提取器来对图像进行特征表示。本文将深度学习引入步态识别中，通过训练一个卷积神经网络来提取行人步态图的特征。具体而言，我们采用预训练的神经网络模型，在大规模的步态图数据集上进行微调，得到适用于步态识别的特征提取器。
3.2动态时间规整
动态时间规整(DTW)是一种用于处理时间序列不匹配的算法，其通过对时间序列的时间间隔进行调整，使得两个时间序列之间的距离最小化。本文将DTW算法应用于时空步态图之间的匹配，提高步态识别的鲁棒性。具体而言，我们将每个行人的时空步态图与数据库中的全部时空步态图进行匹配，然后选择距离最小的几个时空步态图进行识别决策。
4.实验结果与分析
本文针对改进的时空步态图方法进行了一系列的实验，评估了其在不同场景下的识别准确性和鲁棒性。实验结果表明，所提出的方法在复杂场景下具有较好的识别性能。与传统的步态识别方法相比，所提出的方法能够更准确地识别行人的身份，并且能够适应不同行人的步态变化。
5.结论与展望
本文针对时空步态图方法在一些特殊情况下的准确性和鲁棒性问题，提出了一种改进的步态识别方法。通过引入深度学习和动态时间规整算法，能够提高步态识别的准确性和鲁棒性。实验结果表明，所提出的方法在不同场景下都能取得较好的识别结果。然而，本文提出的方法还有一些局限性，例如对于部分遮挡的情况还存在一定的识别误差。未来的研究可以进一步改进所提出的算法，提高步态识别的鲁棒性和准确性。
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