不受服饰携带物影响的步态识别方法

摘要

随着步态识别方法的发展,将步态识别应用到现实生活中已成为热点方向,目前影响步态识别系统开发的主要障碍是服饰和携带物的变化对行人步态轮廓的影响.提出了一种基于重心轨迹的步态识别方法,该方法首先将原始步态视频转化成二值的步态图像序列,对每帧图像计算重心坐标,将图像序列所有帧的重心坐标顺序连接得到重心轨迹,并乘以场景因子降低拍摄视角对重心坐标的影响.对重心轨迹进行频谱分析,将频谱变换的傅里叶系数归一化作为步态特征向量,输入神经网络中进行识别.实验结果证明该方法在不同种类的服饰和携带物条件下均具有很好的识别效果,当行人改变服饰、携带物时不需重新训练模型仍能保持较高的识别率.