基于步态能量图的KPCA和SVM的步态识别方法

摘要

采用了一种基于步态能量图(GEI)的步态特征提取方法,主要是通过得到的步态侧影图像进行规格化并进行周期分析,然后提取其步态能量图.同时针对传统主成分分析(PCA)方法只能处理线性和服从指数型分布的情况,提出了采用基于核方法的主成分分析(KPCA)来对数据进行特征降维,然后采用泛化能力较强的分类器SVM来对特征进行识别.应用上述方法在CASIA数据库上进行了实验,结果表明采用上述方法取得了较理想的效果.