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公开(公告)号：CN101571917B
公开(公告)日：2011-03-16
申请号：CN200910072299.0
申请日：2009-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于视频的正面步态周期检测方法。包括行人目标轮廓的获取和正面步态的周期检测；首先从视频中提取单帧图像进行灰度变换，然后选择不含人体的图像作为整个视频的原始背景图像，采用背景实时更新的背景减除法提取人体目标，Kapur熵阈值法对图像序列进行二值化处理，用数学形态学填补二值化图像的空洞、单连通分析提取人的侧影，使人体居中，将图像的大小统一为64*64像素，最后对分割出的人体进行检测，将包含不完整人体的冗余帧去除；根据肢体占身高比例关系，将下臂的摇摆区域像素点的数目变化情况作为判断正面步态周期的依据。本发明针对正面步态周期检测十分有效，计算量小，节省大量的存储空间，为实时的步态识别提供了可能。
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公开(公告)号：CN101571917A
公开(公告)日：2009-11-04
申请号：CN200910072299.0
申请日：2009-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于视频的正面步态周期检测方法。包括行人目标轮廓的获取和正面步态的周期检测；首先从视频中提取单帧图像进行灰度变换，然后选择不含人体的图像作为整个视频的原始背景图像，采用背景实时更新的背景减除法提取人体目标，Kapur熵阈值法对图像序列进行二值化处理，用数学形态学填补二值化图像的空洞、单连通分析提取人的侧影，使人体居中，将图像的大小统一为64*64像素，最后对分割出的人体进行检测，将包含不完整人体的冗余帧去除；根据肢体占身高比例关系，将下臂的摇摆区域像素点的数目变化情况作为判断正面步态周期的依据。本发明针对正面步态周期检测十分有效，计算量小，节省大量的存储空间，为实时的步态识别提供了可能。
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