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基于二级小波包分解和完全主成分分析的步态识别方法

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摘要

本发明公开了一种步态识别方法，特别是一种基于二级小波包分解和完全主成分分析的步态识别方法，属于模式识别技术领域。该方法的步骤包括：预处理(形态学处理、目标提取和图像归一化)、特征提取(步态周期、步态能量图、融合WPD+(2D)

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-05-07

未缴年费专利权终止 IPC(主分类):G06K 9/00 授权公告日:20121128 终止日期:20180524 申请日:20110524

专利权的终止
2012-11-28

授权

授权
2012-11-28

授权

授权
2011-11-30

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20110524

实质审查的生效
2011-11-30

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20110524

实质审查的生效
2011-10-19

公开

公开
2011-10-19

公开

公开

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1. 基于二级小波包分解和完全主成分分析的步态识别方法 [P] . 中国专利： CN102222215B . 2012.11.28
2. 基于模糊理论决策的双向二维主成分分析的步态识别方法 [P] . 中国专利： CN102592150B . 2013.06.19
3. Feature Extraction from Human Gaiting Patterns using Principal Component Analysis and Multivariate Empirical Mode Decomposition [P] . 美国专利： US2015293143A1 . 2015-10-15

机译：基于主成分分析和多元经验模态分解的人步态特征提取
4. NIGHT VISION FACE RECOGNITION METHOD USING 2-DIRECTIONAL 2-DIMENSIONAL PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ALGORITHM AND POLYNOMIAL-BASED RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS [P] . 韩国专利： KR20150131658A . 2015-11-25

机译：基于二维二维主成分分析算法和基于多项式的径向基函数神经网络的夜间视觉人脸识别方法
5. INERTIAL SENSOR-BASED GAIT FEATURE EXTRACTION AND GAIT RECOGNITION METHOD [P] . WO2021115066A1 . 2021-06-17

机译：基于惯性传感器的步态特征提取和步态识别方法