基于频域分析的步态特征表示及识别方法.pdf

基于频域分析的步态特征表示及识别方法，对采样的步态序列预处理，基于采样的步态序列训练得到特征频率并构建步态特征库，以此对给定的未知步态序列进行识别。本发明将一个步态序列视作一个整体，通过分析其轮廓-质心距离信号变化的频率特点来提取特征，一方面凸显了步态序列的整体性，另一方面，也充分利用了人的行走行为具有一定周期性的特点。本发明提高了步态识别的正确识别率，能达到较小的计算开销。通过将视频摄像头获取并进过预处理得到的人行走的侧视图做为本发明的步态识别方法的输入，借助于预先建立的步态特征库，就能够较为精确地进行

2023-10-22

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基于下肢角度特征的步态识别方法.docx

基于下肢角度特征的步态识别方法基于下肢角度特征的步态识别方法摘要：步态识别技术是一种通过分析人体行走时的运动特征，对人的身份进行验证和识别的方法。目前，基于下肢角度特征的步态识别方法越来越受到关注。本文旨在研究并提出一种有效的基于下肢角度特征的步态识别方法，并通过实验结果验证其性能。关键词：步态识别，下肢角度特征，识别方法引言：随着科技的发展，在安全身份认证、摄像头监控等领域中，人的识别与验证变得越来越重要。步态识别技术是一种基于人体行走时的运动特征进行人的身份验证与识别的方法。与传统的识别方法相比，步态

2024-10-22

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基于频域注意力时空卷积网络的步态识别方法.docx

基于频域注意力时空卷积网络的步态识别方法基于频域注意力时空卷积网络的步态识别方法摘要：步态识别是一种通过分析人体步行模式来识别个体身份的方法。近年来，随着深度学习的迅速发展，基于时空卷积网络的步态识别方法取得了显著的成果。然而，传统的时空卷积网络在处理序列数据时存在一些问题，例如长时间依赖关系建模能力不足、信息损失等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于频域注意力时空卷积网络的步态识别方法。该方法首先将运动序列转换到频域，然后使用注意力机制来学习不同频率上的重要信息，最后通过时空卷积网络进行特征提取和分类

2024-10-20

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基于多轮廓特征融合的步态识别方法.pdf

本发明公开了基于多轮廓特征融合的步态识别方法，涉及机器视觉技术领域，使用了目前步态识别中常见的基于非模型的方法提取特征，该方法简单有效，所有的特征在同一组图像序列中获取，使得特征方便提取，而且本发明提取的特征维度较低，因此识别时反应时间较短。本发明的方法在90度的视角下取得98.33％的识别率，同时在其他角度下也有着90％以上的识别率。

2023-09-01

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基于全局和局部特征融合的步态识别方法.pdf

本发明提供了一种基于全局和局部特征融合的步态识别方法。该方法包括：通过三维卷积神经网络从标准化轮廓图中训练出全局步态特征；通过三维卷积神经网络从局部轮廓图中训练出局部步态特征；通过串行组合的方式对所述全局步态特征和局部步态特征进行串行融合，获得组合步态特征，利用所述组合步态特征进行步态识别。本发明利用全局和局部的特征融合派生出最佳特征子集，进行步态特征提取模型的建立，统一解决现有的步态识别方法中存在的特征集不够有价值的问题，从而可以获得较好的步态识别结果。

2023-08-29

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