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一种联合多步态特征协同字典的步态识别方法

摘要

本发明公开了一种联合多步态特征协同字典的步态识别方法,包括以下步骤:步态周期检测、深度图像的预处理、深度图像的特征提取、骨骼特征的提取、联合多特征协同字典的步态识别。该发明实现了一种新的联合步态骨骼特征和稀疏深度能量图的协同识别方法,不仅能够有效地提取具有显著差异性的步态特征,又能联合和互补多类型的步态特征,发挥每种类型特征的优势,提高了步态识别过程中的准确性和鲁棒性,为身份识别提供了一个有效和科学的解决方案。本发明充分考虑到了实际环境中摄像机与运动目标之间距离远近对深度图像成像产生的影响,并给出了具体的解决方案,使得深度图像不仅有效地与背景分割,还有效地消除了噪声的影响。

著录项

  • 公开/公告号CN108921062B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 暨南大学;

    申请/专利号CN201810640150.7

  • 发明设计人 杨天奇;关桂珍;柳文强;

    申请日2018-06-21

  • 分类号G06V40/20(20220101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人陈燕娴

  • 地址 510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号

  • 入库时间 2022-08-23 13:19:05

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