一种基于掩膜处理新型步态能量图的获取及身份识别方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110032976A(43)申请公布日2019.07.19(21)申请号201910304272.3(22)申请日2019.04.16(71)申请人中国人民解放军国防科技大学地址410073湖南省长沙市开福区德雅路109号(72)发明人熊九龙李忠张玘(74)专利代理机构长沙国科天河知识产权代理有限公司43225代理人邱轶(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于掩膜处理新型步态能量图的获取及身份识别方法(57)摘要本发明公开了一种基于掩膜处理新型步态能量图的获取及身份识别方法，1、输入行人前景图像，计算步态能量图；2、对同一角度下所有步态能量图求加权平均得到合成平均模板；3、计算合成平均模板的步态熵图像，通过设定阈值得到通用掩膜；4、应用部分通用掩膜与步态能量图做“与”运算，得到新型步态能量图；5、提取新型步态能量图的定向梯度直方图；6、采用K-最近邻分类器进行预测识别行人身份。本发明去除了步态能量图中不同着装状态对步态识别的影响，尽可能的保留了对身份识别有利的动态区域特征和静态区域特征，有效提高了现实场景中在未知协变量条件下的行人身份正确识别率。CN110032976ACN110032976A权利要求书1/3页1.一种基于掩膜处理新型步态能量图的获取及身份识别方法，其特征在于：S1.给定多个行人在m个相同拍摄角度下的不同着装状态下行走时的行人前景图像；根据着装状态，将每个行人对应的所有行人前景图像进行分类，这样每个行人有n种着装状态下的行走图像序列，设行人i的第一种着装状态下包括a1个前景图像序列，每个前景图像序列按照拍摄角度不同划分为m个前景图像子序列，每个前景图像子序列分属于多个步态周期，行人i的第二种着装状态下包括a2个前景图像序列，每个前景图像序列按照拍摄角度不同划分为m个前景图像子序列，每个前景图像子序列分属于多个步态周期，……行人i的第三种着装状态下包括a3个前景图像序列，每个前景图像序列按照拍摄角度不同划分为m个前景图像子序列，每个前景图像子序列分属于多个步态周期；对每个行人对应的n种着装状态下的行走图像序列中每个前景图像子序列中分别提取一个步态周期并生成一个初始步态能量图；S2.计算同一拍摄角度下所有行人的各行走图像序列得到的初始步态能量图的加权平均，生成m个拍摄角度分别对应的合成平均模板；S3.分别计算m个拍摄角度下合成平均模板的香农熵，得到合成平均模板的步态熵图像；S4.通过对合成平均模板的步态熵图像设定阈值进行二值化得到通用掩膜；S5.在S4中得到的通用掩膜中选取一部分作为选择通用掩膜区域；将选择通用掩膜区域与S1得到的初始步态能量图进行“与”运算，生成新型步态能量图，其中第一种着装状态下的行走序列对应的新型步态能量图的数量为ma1个，第二种着装状态下的行走序列对应的新型步态能量图的数量为ma2个……，第n种着装状态下的行走序列对应的新型步态能量图的数量为man个；S6.将S5中生成的新型步态能量图分为训练集和测试集，提取训练集与测试集的新型步态能量图的定向梯度直方图，计算测试集新型步态能量图与训练集新型步态能量图在每个像素点的欧氏距离，根据最近邻法则将这些欧式距离的最小值对应的训练集对象确定为步态识别结果。2.根据权利要求1所述的一种基于掩膜处理新型步态能量图的获取及身份识别方法，其特征在于：所述S1中提取步态周期并生成初始步态能量图的方法在于：S1.1对各行人前景图像进行尺寸归一化和重心对齐，得到人体二值轮廓图像；S1.2对于人体二值轮廓图像，通过计算腿部区域的宽高比，分割得到步态周期，以此计算得到初始步态能量图。3.根据权利要求2所述的一种基于掩膜处理新型步态能量图的获取及身份识别方法，其特征在于：S1.1中人体二值轮廓图像获取方法是：通过中值滤波和形态学腐蚀操作来滤除噪声区域，构建包含完整人体轮廓的最小矩形框，并将其归一化为指定像素大小240*240，保持人体轮廓重心在归一化后的图像的中线上，得到人体二值轮廓图像。4.根据权利要求2所述的一种基于掩膜处理新型步态能量图的获取及身份识别方法，其特征在于：2CN110032976A权利要求书2/3页S1.2中分割得到步态周期的方法是：通过计算其腿部图像区域的宽高比，当两脚之间的距离最大时，人体站立的高度最低，宽高比达到最大值，当两脚重合时，宽高比为最小值，两个相邻宽高比的最大值认为是半个步态周期，三个相邻宽高比认为是一个步态周期；计算得到步态能量图的具体方法在于：选取一个周期对应的尺寸归一化和重心对齐后的各行人前景图像，得到一个步态周期的人体二值轮廓图像，以此计算得到各行