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基于支持向量机的人体轮廓特征的识别

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【作者】 孙东蒋刚姜军王坤朋

【机构】 西南科技大学制造科学与工程学院西南科技大学信息工程学院

【摘要】 首先,应用背景差方法分割出运动人体轮廓,对外轮廓沿人体中线投影可以得到前后两个向量,合成1D向量作为步态特征。为有效抑制观察视角及鞋帽服饰等外界因素的干扰,克服目前常用整体模型步态识别算法的不足,提出将人体轮廓面积特征与支持向量机分类器相结合的识别方法。该方法在步态序列图像的人体轮廓进行提取和规格化,将轮廓图叠加后进行网格式划分,提取轮廓单元模块面积作为步态特征识别参量。使用南佛罗里达大学的步态数据库,分别采用线性、多项式和径向基内核函数对不同外界因素条件下的数据进行实验,该方法的正确识别率为82%~100%,且对视角及鞋帽服饰的干扰不敏感,具有更强的鲁棒性。实验表明人体轮廓面积更能反映步态特征,将该面积特征与SVM分类相结合可以获得更好的识别性能。

【基金】 四川省教育厅科研基金(2006C077)
【所属期刊栏目】 博士·专家论坛 (2009年22期)
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】164
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