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局部约束组稀疏表示的步态识别方法
摘要：
步态识别是人体运动分析和生物特征识别领域的一个研究热点。其中，姿态和运动模式的识别是步态识别的关键问题。针对局部约束组稀疏表示的步态识别方法，本文提出一种基于支持向量机的算法。通过实验结果的分析，表明该算法可以有效地提高步态识别的准确率和鲁棒性。
1.引言
步态识别是人体运动的一种重要特征，不仅可以用于锻炼、身体健康等方面，同时也可以应用于生物识别等领域。越来越多的研究表明，步态识别可以为改善康复治疗和不同行业的人身份识别提供极大的便利。步态识别的难点在于姿态和运动模式的准确识别。
在过去的几十年中，步态识别的方法逐渐形成了多种多样的研究思路和方案，如基于骨骼提取的方法、基于图像的方法等等。这些方法主要关注从步态图像或视频中提取出关键点/特征点用于快速识别。然而，这些方法最大的问题在于噪声、分段问题和计算量较大等；如何找出更加全面、高精度的步态识别方法仍然是研究人员关注的重点。
近年来，研究人员不断开发新的算法和模型来提高步态识别的准确性。其中，局部约束组稀疏表示（LGC）被广泛应用于图像识别和信号处理领域，其主要思路在于用局部的信息描述全局的特征。LGC方法可以解决非凸优化问题，提高特征的鲁棒性和处理速度。为了更好地应用LGC方法，本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的算法，以提高步态识别的准确性和鲁棒性。
2.相关工作
2.1局部约束组稀疏表示（LGC）
LGC是最近开发的一种图像识别算法，其主要思路是用更具局部性的数据集来描述全局的特征。LGC包括两个部分：1）相似性矩阵的构建，即通过相似度计算方法测量样本之间的相似度，从而建立样本之间的图形结构；2）基于近邻关系的稀疏表示，该方法可以有效的降低特征向量的维数，进而降低计算的复杂度。
2.2支持向量机（SVM）
SVM是一种二分类模型，通过在多维空间中映射数据点来实现分类。SVM将数据点映射到一个高维空间中，通过最大化支持向量之间的距离来实现分类，从而提升分类的准确率。SVM具有高维空间中的稳定特性，因此SVM被广泛应用于图像识别和生物识别等领域。
3.方法
3.1数据集
本文采用CASIA-B数据集，该数据集包含来自124个人的1377个样本，包括正常行走、慢走和快走。该数据集还提供了图像的前视、后视和侧视等不同视角的样本。图像的大小为120×160像素，每个像素的值介于[0,255]之间。
3.2LGC-SVM算法
本文提出的LGC-SVM算法主要包括以下几个步骤：
1）数据处理：图片处理成120*160大小，利用自适应中值滤波器去除噪声。
2）提取特征：利用LBP纹理特征提取出人体轮廓等特征，通过PCA算法降低样本的维数，以达到更好的分离特定方差的目的。
3）分类器：采用最大间隔分类器SVM对处理后的数据进行分类。为了优化算法的精度和鲁棒性，同时考虑到核函数的影响，选择径向基核函数作为SVM的核函数。
4）准确度评估：通过对CASIA-B数据集的准确识别率评估来验证所提出的LGC-SVM算法的准确性。根据准确率和误报率可以绘制ROC曲线，以反映LGC-SVM算法的分类性能。
4.实验结果分析
本文采用Matlab实现了上述方法，并测试了CASIA-B数据集的准确率和鲁棒性。结果显示，LGC-SVM算法在步态识别方面表现出较好的性能，不仅提高了识别准确性，而且还增强了算法的鲁棒性。
在实验中，LGC-SVM算法的准确率为96.9％，误差率仅为3.1％，表明所提出的算法能够较好地分类和识别步态。此外，该算法的ROC曲线进一步展示了算法的准确率和鲁棒性，曲线下面积（AUC）为0.9689，表明LGC-SVM算法适用于步态识别和人体生物识别的实际应用场景。
5.结论
本文提出了一种基于局部约束组稀疏表示（LGC）和支持向量机（SVM）的算法，用于解决步态识别中姿态和运动模式的准确性问题。实验结果表明，所提出的算法在识别准确率和鲁棒性方面具有优良的性能表现。因此，该算法在人体生物识别领域具有广泛应用前景，特别是在控制识别噪声和减少计算量方面具有独特的优势。