姜洪霖
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：长春工业大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于新时空融合的步态轮廓分割算法被引量：1
- 2010年
- 从人体步态图像视频序列中,提取完整的人体区域是人体运动步态识别的一个重要环节。提出一种新的人体运动目标分割算法,无需小波反变换。结合背景减除法和帧间差分法所得到的二值结果来进行运动估计,对当前帧图像采用一阶小波变换,利用高阶线性插值算法将小波变换的LL分量扩展与当前帧图像同样的大小,采用分水岭分割算法把扩展后的LL分量图像分割成许多封闭而不重叠的小区域(空域分割),进行时空融合。可以在NLPR步态数据库中进行实验,结果表明,算法能够精确地识别完整的人体区域,拥有良好的抗噪性和适应性,进一步提高识别率。
- 徐中宇姜洪霖张忠波
- 关键词：步态识别小波变换
- 基于人体步态远距离身份识别算法研究
- 步态识别是生物识别技术研究中的新领域。医学研究证明,人的步态具有唯一性,根据人的步态可以识别其身份。步态识别研究内容包括运动分割、特征提取、模式分类和步态数据库等。本文主要研究前三方面内容。 运动目标分割是步态识别的基础...
- 姜洪霖
- 关键词：步态识别C-V模型步态能量图
- 文献传递
- 基于改进C-V模型的步态轮廓提取方法
- 2010年
- 为从步态图像视频序列中提取运动人体轮廓,提出一种新的分割算法。结合背景减除法和对称帧差法初步提取运动人体区域,采用形态学方法消除噪声和阴影,提取较完整的人体轮廓,将此轮廓作为改进C-V模型的初始零水平集,通过少量迭代达到细化人体轮廓的目的。在NLPR步态数据库上的实验表明,该方法能提取完整、精确的运动人体轮廓,消除了大量阴影,具有良好抗噪性且时间复杂度低、识别率高。
- 徐中宇姜洪霖张忠波
- 关键词：步态识别背景减除水平集
