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陈薇
作品数:
4
被引量:27
H指数:2
供职机构:
哈尔滨工程大学自动化学院
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发文基金:
黑龙江省杰出青年科学基金
国家高技术研究发展计划
哈尔滨市科技创新人才研究专项资金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
王科俊
哈尔滨工程大学自动化学院
刘丽丽
哈尔滨工程大学自动化学院
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基于Radon变换的步态识别系统
步态识别主要通过人体走路姿势来识别人的身份。首先,应用背景减除法分隔出人体轮廓,通过人体宽高比的相关信号确定运动周期。然后,在对二值周期序列进行Radon变换,构造特征向量模板。对所得到的特征向量主成分分析,映射到低维特...
王科俊
陈薇
关键词:
步态识别
RADON变换
文献传递
基于Radon变换的步态识别系统
步态识别主要通过人体走路姿势来人的身份.首先,应用背景减除法分隔出人体轮廓,通过人体宽高比的相关信号确定运动周期.然后,在对二值周期序列进行Radon变换,构造特征向量模板.对所得到的特征向量主成分分析,映射到低维特征空...
王科俊
刘丽丽
陈薇
关键词:
RADON变换
主成分分析
身份识别
文献传递
基于能量的信息融合步态识别
被引量:10
2009年
针对步态能量图(GEI)和图像序列的Radon变换可以表征图像能量的特点,提出这两种形式的能量特征相融合的方法进行身份识别.在周期分割后的特征提取阶段分别使用GEI结合行列相结合的二维主成分分析((2D)2PCA)方法和对步态序列图像进行Radon变换,在周期模板构造后用列方向的二维主成分分析(2DPCA)降维方法进行数据压缩.在识别阶段,采用多视角及多特征在决策层的融合方法.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,结果表明所提的步态识别方法具有较高的识别性能.
王科俊
贲晛烨
刘丽丽
陈薇
关键词:
步态识别
步态能量图
RADON变换
二维主成分分析
基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法
被引量:17
2009年
为了快速有效地进行步态识别,针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点,提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法。该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓;然后通过人体宽高比的相关信号确定运动周期,再对二值周期序列进行步态能量图像(GEI)合成;最后运用行列相结合的2维主成分分析((2D)2PCA)方法与加权的2维主成分分析(W(2D)2PCA)方法提取特征主向量,并采用最近邻分类器进行分类。实验结果表明,该步态识别方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响,而且对于3种不同行走状态的CASIA数据库中多个视角下拍摄的步态图像可取得很好的识别效果。
王科俊
刘丽丽
贲晛烨
陈薇
关键词:
步态识别
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