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基于Haar小波和融合HMM的步态识别方法
基于Haar小波和融合HMM的步态识别方法
摘要：步态识别作为一种生物特征识别技术，在人体识别和身份验证等领域有广泛应用。然而，由于环境影响和姿态变化的影响，步态识别仍然存在一定的困难。为了提高步态识别的准确性和鲁棒性，本文提出了一种基于Haar小波和融合隐马尔可夫模型（HMM）的步态识别方法。通过对步态序列进行预处理和特征提取，利用Haar小波变换将步态序列分解成多个子帧，然后提取每个子帧的频域特征。接下来，利用HMM模型对每个子帧的频域特征进行建模和识别，并通过融合将多个子帧的识别结果融合获得最终的步态识别结果。实验结果表明，所提出的方法在步态识别准确性和鲁棒性方面具有优势，具有应用潜力。
关键词：步态识别；Haar小波；HMM；频域特征；融合
1.引言
步态识别作为一种生物特征识别技术，通过分析人体行走时的动作特征，可以在人体识别和身份验证等领域中发挥重要作用。与其他生物特征识别技术相比，步态识别具有不可伪造性和非接触性等优点。然而，由于环境影响和姿态变化等因素的影响，步态识别仍然存在一定的困难。
为了提高步态识别的准确性和鲁棒性，本文提出了一种基于Haar小波和融合HMM的步态识别方法。所提出的方法通过对步态序列进行预处理和特征提取，可以有效地降低环境影响和姿态变化的影响。具体而言，本文首先利用Haar小波变换将步态序列分解成多个子帧，然后提取每个子帧的频域特征。由于频域特征包含了步态序列的细节特征，因此可以更好地区分不同的步态。接下来，本文利用HMM模型对每个子帧的频域特征进行建模和识别。由于HMM模型具有较好的时序建模能力，因此可以较好地捕捉步态序列中的时序信息。最后，通过融合多个子帧的识别结果，可以获得最终的步态识别结果。
2.方法
2.1步态序列的预处理和特征提取
步态序列经过预处理和特征提取后，可以获得更具有区分性的特征用于步态识别。本文采用了Haar小波变换作为预处理方法，将步态序列分解成多个子帧。然后，针对每个子帧，提取其频域特征。
2.2子帧的频域特征提取
对于每个子帧，可以通过离散傅里叶变换（DFT）将其从时域转换为频域。将DFT得到的频域信号进行能量归一化和对数变换，可以得到子帧的频域特征。
2.3HMM模型的建模和识别
对于每个子帧的频域特征，可以利用HMM模型对其进行建模和识别。HMM模型由初始概率、状态转移概率和观测概率组成。通过训练样本集，可以得到HMM模型的参数。然后，利用训练好的HMM模型对测试样本进行识别，得到每个子帧的识别结果。
2.4融合识别结果的方法
为了获得最终的步态识别结果，可以通过融合每个子帧的识别结果。本文采用加权融合的方法，通过赋予不同子帧不同的权重，将多个子帧的识别结果融合。
3.实验与结果
本文使用了包含多个步态序列的公开数据库进行实验。通过对比实验结果，可以评估所提出方法在步态识别准确性和鲁棒性方面的性能。
实验结果表明，所提出的方法在步态识别准确性和鲁棒性方面具有优势。与传统的步态识别方法相比，所提出的方法可以更好地降低环境影响和姿态变化的影响，提高步态识别的准确性和鲁棒性。同时，所提出的方法还具有较好的实时性，适用于实际应用场景。
4.结论和展望
本文提出了一种基于Haar小波和融合HMM的步态识别方法。实验结果表明，所提出的方法在步态识别准确性和鲁棒性方面具有优势。未来的研究可以进一步深入探讨步态识别的算法和模型，提高步态识别的准确性和鲁棒性。同时，可以进一步将步态识别技术应用于更广泛的领域，扩大步态识别的应用范围。