【摘要】：針對視頻監(jiān)控中步態(tài)識別算法準確度較低的問題,提出一種雙邊傅里葉校正點估計類Haar特征模板匹配的多鏡頭步態(tài)識別算法。根據(jù)視頻監(jiān)控的特點,使用圖像點估計重構(gòu)算法,設(shè)計一種無標記類Haar特征模板匹配的步態(tài)特征提取算法,進行步態(tài)的自動識別與提取。對不同鏡頭視角下特征運動角度提取差異,基于雙邊傅里葉級數(shù)實現(xiàn)觀測角度校正,并依據(jù)高維特征空間設(shè)計自適應(yīng)順序前進浮動選擇的搜索算法。在Southampton測試庫上的仿真結(jié)果表明,該算法步態(tài)正確分類率達到96.3%,能有效提高分類識別精度。
[Abstract]:Aiming at the low accuracy of gait recognition algorithm in video surveillance, a multi-shot gait recognition algorithm based on Haar feature template matching for two-sided Fourier correction point estimation is proposed. According to the characteristics of video surveillance, a gait feature extraction algorithm based on unmarked Haar feature template matching is designed by using image point estimation and reconstruction algorithm to identify and extract gait automatically. The angle of motion of feature is extracted from different lens angle of view, and the angle correction is realized based on two-sided Fourier series, and the search algorithm of adaptive sequential forward floating selection is designed according to high-dimensional feature space. The simulation results on Southampton test database show that the correct gait classification rate of this algorithm is up to 96.3 and the accuracy of classification and recognition can be improved effectively.
【作者單位】： 湖南廣播電視大學(xué)網(wǎng)絡(luò)資源系;中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：湖南省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題(XJK014BXX005)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2403856