公开(公告)号：CN110458116B

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN201910749822.2

申请日：2019-08-14

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王新年 ,  胡丹丹 ,  于丹

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/75 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供一种基于姿态信息的步态多特征表达和匹配方法，包括以下步骤：有肩、无肩姿态能量图提取、时变姿态特征及其二维频谱提取、基于MvDA降维矩阵的训练、自适应匹配得分计算及识别结果预测。主要从以下三个方面提高行走状态改变时步态识别的鲁棒性，其一：提取的无肩姿态能量图，通过忽略服装变化导致人体肩膀宽度的差异，只考虑胳膊和腿部摆动等特征，有助于提高穿衣变化的识别结果。其二：提取时变姿态特征的二维频谱特征，不仅考虑同一特征不同时刻的频谱，还考虑同一时刻不同特征的频谱，有助于提取人体关节之间的关联性；其三：采用自适应加权匹配得分计算的方法，有效地提高了背包和服装改变两种行走状态下步态识别的鲁棒性。

公开(公告)号：CN110458116A

公开(公告)日：2019-11-15

申请号：CN201910749822.2

申请日：2019-08-14

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王新年 ,  胡丹丹 ,  于丹

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于姿态信息的步态多特征表达和匹配方法，包括以下步骤：有肩、无肩姿态能量图提取、时变姿态特征及其二维频谱提取、基于MvDA降维矩阵的训练、自适应匹配得分计算及识别结果预测。主要从以下三个方面提高行走状态改变时步态识别的鲁棒性，其一：提取的无肩姿态能量图，通过忽略服装变化导致人体肩膀宽度的差异，只考虑胳膊和腿部摆动等特征，有助于提高穿衣变化的识别结果。其二：提取时变姿态特征的二维频谱特征，不仅考虑同一特征不同时刻的频谱，还考虑同一时刻不同特征的频谱，有助于提取人体关节之间的关联性；其三：采用自适应加权匹配得分计算的方法，有效地提高了背包和服装改变两种行走状态下步态识别的鲁棒性。