基于图像的异常步态二次特征提取算法仿真

摘要

cqvip:针对传统特征提取算法容易忽略对数据的降维处理,未能较好的提取出图像异常步态特征,导致提取准确率不高的问题,提出一种基于图像的异常步态二次特征提取算法。根据不同姿态下足底的压力变化数值,完成异常步态图像的一次特征提取;根据一次特征提取后正常步态定义的特征变量数据,构建目标个体行走轮廓的步态能量图,同时结合KPCA核方法,对一次特征提取后的步态轮廓数据进行降维处理,完成异常步态的二次特征提取。仿真结果表明,在正常步态下和异常步态下,所提算法都能够有效地提取出图像的异常步态,具有较高的特征提取准确率,表明所提算法具有较强的实用性。