基于特征融合的步态识别算法研究

摘要

本文对足底压力分布和步态数据进行研究,运用数据融合的方法进行人身识别。运用比利时FootScan压力信息采集系统采集20名测试者赤足足部压力数据,获取动态变化压力作为实验数据,同时,通过监控录像同步录制每名测试者的视觉步态图像信息;提取生物特征数据,包括提取压力中心线、峰值压力和步态能量图作为身份识别的特征;利用像素级数据融合技术进行特征融合,采用多分类支持向量机（SVM）对样本数据进行训练和测试。实验结果表明,运用特征融合的方法显著提高了分类识别率。