快速步态识别方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102982323A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102982323A(43)申请公布日2013.03.20(21)申请号201210552339.3(22)申请日2012.12.19(71)申请人重庆信科设计有限公司地址401121重庆市渝北区北部新区高新园星光大道76号B1-16-1(72)发明人李校林张天永朱闯何策(74)专利代理机构重庆市前沿专利事务所50211代理人郭云(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书权利要求书2页2页说明书说明书77页页附图附图44页(54)发明名称快速步态识别方法(57)摘要本发明提出了一种快速步态识别方法，属于步态识别领域。该方法中步态特征包括5个分量，首先通过身高筛选，然后通过性别年龄筛选，最后通过步态信息分量筛选，将身份识别问题逐层分解，采用决策级信息融合的策略，提高了步态识别的速度；步态信息分量以步态信息文件指针的方式存储至步态特征数据库中，将步态识别问题完全转换成了数据库查询问题，可以通过该步态信息文件指针快速查找到对应的步态信息分量，由此进一步提高了步态识别的速度。此外，在获取步态信息分量过程中将人体区域图转换为人体轮廓线图，提高了数据压缩率，节约了存储空间，并且将人体轮廓线图转换为时空能量图，以时空能量图作为步态新型分量，提高了步态识别的精确度。CN102983ACN102982323A权利要求书1/2页1.一种快速步态识别方法，其特征在于包括以下步骤：S1、建立由步态特征组成的步态特征数据库，其中每一步态特征对应于一个人员，且每一步态特征均包括5个分量：个人编号、身高、性别、年龄和步态信息文件指针，每一步态信息文件指针对应于一个步态信息分量；S2、采集待识别人体的身高，并获取待识别人体的步态信息分量；S3、根据该待识别人体的身高，对该步态特征数据库中的人员进行筛选；S4、根据该待识别人体的性别和年龄，对该步态特征数据库中的人员进行进一步筛选；S5、分别计算出该待识别人体的步态信息分量与上述筛选出的各人员的步态信息分量之间的欧几里德距离，并将欧几里德距离最小的人员识别为该待识别人体。2.根据权利要求1所述的快速步态识别方法，其特征在于：在所述步骤S1中，该身高h通过直尺测量获取，单位精确至毫米mm；该性别s直接输入，由0表示男性，1表示女性；该年龄a根据当前日期与出生日期的差值确定。3.根据权利要求1所述的快速步态识别方法，其特征在于：所述步骤S1中在获取该步态信息文件指针*P时首先获取步态信息分量，再建立与该步态信息分量对应的步态信息文件指针*P；所述步骤S1和步骤S2中在获取步态信息分量时，均按照以下步骤执行：A1、采集包括人体的步态视频流以及不包括人体的背景图像；A2、将该步态视频流中的各视频帧以及该背景图像分别转换为灰度图像，并将该步态视频流中各视频帧与该背景图像分别做差分运算，从而获得各视频帧的人体区域图；A3、将该人体区域图转换为人体轮廓线图；A4、对该人体轮廓线图进行标准化处理；A5、将标准化后的人体轮廓线图转换为时空能量图，并将该时空能量图作为步态信息分量。4.根据权利要求3所述的快速步态识别方法，其特征在于所述步骤A2还包括对各视频帧的人体区域图进行处理的过程：A2-1、对各视频帧中人体区域图进行自适应阈值处理；A2-2、对各视频帧中人体区域图进行高斯平滑滤波和形态学处理，去除该人体区域的灰度级图像中的噪声；A2-3、对各视频帧中人体区域图进行n次腐蚀运算，进一步去除噪声，并且对该人体区域图进行膨胀运算，进行边缘补偿，其中n为大于零的整数。5.根据权利要求3所述的快速步态识别方法，其特征在于所述步骤A3由以下步骤组成：A3-1、对人体区域图进行边缘检测，从而获得人体边缘图像；A3-2、对人体边缘图像进行查找轮廓运算：如果像素点在表示人体可运动部分的轮廓线上，则将该像素点的像素值设置为1，否则将该像素点的像素值设置为0；A3-3、查找人体边缘图像的外部轮廓，进行多边形逼近，使得顶点数目减少后接近人体真实轮廓，并且绘制出人体外部轮廓线，从而获得人体轮廓线图。6.根据权利要求3所述的快速步态识别方法，其特征在于所述步骤A4由以下步骤组2CN102982323A权利要求书2/2页成：A4-1、确定在该人体轮廓线图中仅包括人体轮廓的最小矩形框图f(x，y)，并且计算出该最小矩形框图f(x,y)的像素点总数N×M，其中N表示该最小矩形框图f(x，y)中每行的像素点个数；A4-2、按照缩放比例对该最小矩形框图f(x，y)进行尺寸缩放，其中h表示身高，则尺寸缩放后，该最小矩形框图f′(x′，y′)中x′＝ax，y′＝ay，由N′表示尺寸缩放后，该最小矩形框图f′(x′，y′)中每行的像素点个数