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基于流形学习的三维步态鲁棒识别方法
基于流形学习的三维步态鲁棒识别方法
摘要：三维步态识别在人体动作分析和行为识别领域具有重要的应用价值。然而，由于受到光照变化、视角变化和背景噪声等因素的影响，传统的基于图像或视频的步态识别方法存在着一定的局限性。为了克服这些问题，本文提出了一种基于流形学习的三维步态鲁棒识别方法。该方法利用流形学习算法将三维步态数据映射到低维空间，从而提取出步态特征，并通过分类器进行识别。实验结果表明，该方法在面对光照变化、视角变化和背景噪声等干扰下，能够取得较好的识别性能。
关键词：三维步态识别；流形学习；特征提取；分类器
1.引言
三维步态识别在人体动作分析和行为识别领域具有广泛的应用，如人物识别、人体运动分析和行为监测等。传统的基于图像或视频的步态识别方法主要是从二维图像或视频序列中提取步态特征，并利用分类器进行识别。然而，这些方法受到光照变化、视角变化和背景噪声等因素的影响，导致识别性能下降。为了克服这些问题，本文提出了一种基于流形学习的三维步态鲁棒识别方法。
2.方法
2.1数据采集
本文采集了一组三维步态数据，包括不同人员和不同动作的数据。通过使用深度相机和惯性测量单元（IMU）等设备，可以获取人体的三维坐标和姿态信息。采集的数据经过预处理和标定，得到了准确的三维步态数据。
2.2流形学习
流形学习是一种将高维数据映射到低维空间的方法，能够保持数据的局部结构和全局几何。在本方法中，我们使用局部线性嵌入（LLE）算法对三维步态数据进行流形学习。LLE算法首先通过计算每个样本的近邻来构建数据的局部结构，然后利用最小二乘法来确定每个样本在低维空间中的表示。
2.3特征提取
在流形学习的基础上，我们通过LLE算法将三维步态数据映射到低维空间，从而得到了步态特征。映射后的数据包含了步态的空间分布和变化规律，可以作为步态识别的特征。
2.4分类器
为了实现步态识别，我们使用了支持向量机（SVM）作为分类器。SVM是一种机器学习方法，能够将数据分为不同的类别，并建立分类模型。通过训练一组标记好的步态数据，可以得到一个分类模型，从而对新的步态数据进行识别。
3.实验结果
为了评估所提出的方法的性能，我们采用了交叉验证方法进行实验。实验中包括了光照变化、视角变化和背景噪声等不同干扰因素。实验结果表明，所提出的方法在面对这些干扰时，能够取得较好的识别性能。与传统的基于图像或视频的步态识别方法相比，基于流形学习的方法具有更好的鲁棒性。
4.结论
本文提出了一种基于流形学习的三维步态鲁棒识别方法。该方法通过将三维步态数据映射到低维空间，进行特征提取，并利用支持向量机进行分类识别。实验结果表明，所提出的方法在面对光照变化、视角变化和背景噪声等干扰时，能够取得较好的识别性能。未来的研究可以进一步改进方法的鲁棒性和准确性，以提高步态识别的性能。
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