基于核主元分析与支持向量机的步态识别算法.pdfVIP

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2017-08-13 发布于安徽
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基于核主元分析与支持向量机的步态识别算法.pdf

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第十三届全国圈象图形学学术会议基于核主元分析和支持向量机的步态识别算法叶波文玉梅李平 edu cn) (重庆大学光f乜丁程学院光电技术及系统教育部重点实验室t重庆·400030，E-mail：ymwen@cqu 摘要：步态是唯一能被远距离识别的生物特征。根据运动人体的轮廓特征，该文提出r一种有效的步态识别算法。首先对每个序列进行运动轮廓抽取，从3个方向(水平、垂直、斜向)对时变的二维轮廓进行扣描，分别转换为对应的一维向量；采用核主元分析法(KPCA)提取步态的非线性特征。在此基础卜采用线性支持向量机训练步态分类器组，最后用支持向鼍机组进行步态识别。在。组30人构成的混合步态数据库中进行实验，结果表明该算法具备快速、稳健特征，识剐率达到了93％，具备赛际应用价值。关键词：生物测量；步态识别；轮廓投影；核主元分析；支持向量机 41 中图法分类号：TP391 文献标识码：A on Gait BasedKPCAandSVM Recognition YE Bo，WENYu—mei，LI Ping and Education 400030) (KeyLaboratoryofOptoelectronkTechnologySYmmsofthe Ministry研China．ChongQingUnivers姆．Chongqing automatic has moreandmoreinterestsasthe to Abstract：The uniqueperfomlance recognitionbygait recentlygained at distanceAn tothe of is The a recognitionpeople appearance·basedapproachproblemgaitrecognitionproposed datascannedfromhorizon、verticaland oftheoutercontourofbinarizedsilhouetteofa Vector diagonal walkingperson chosenasthe of basedoilkernel ale feature．Thenonlinear featuresareextracted image componentsgait priUCipal themulti—classlinear vector aretrainedthe componentanalysis(KPCA)．Then supportmachine(SVM)modelsby feature the areclas