%0 Journal Article
%T GEI based gait recognition by using KPCA and SVM<br>基于步态能量图的KPCA和SVM的步态识别方法
%A LIANG Shao-cong
%A ZHOU Ming
%A LI An-an
%A <br>梁韶聪
%A 周明
%A 李安安
%J 计算机应用研究
%D 2010
%I 
%X 采用了一种基于步态能量图（GEI）的步态特征提取方法，主要是通过得到的步态侧影图像进行规格化并进行周期分析，然后提取其步态能量图。同时针对传统主成分分析（PCA）方法只能处理线性和服从指数型分布的情况，提出了采用基于核方法的主成分分析（KPCA）来对数据进行特征降维，然后采用泛化能力较强的分类器SVM来对特征进行识别。应用上述方法在CASIA数据库上进行了实验，结果表明采用上述方法取得了较理想的效果。
%K gait recognition
%K gait energy image(GEI)
%K kernel principal component analysis(KPCA)
%K support vector machine(SVM)<br>步态识别
%K 步态能量图
%K 核主成分分析
%K 支持向量机
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=7ADD549BAFA4D29814FC19D3402B0CBA&yid=140ECF96957D60B2&vid=DB817633AA4F79B9&iid=DF92D298D3FF1E6E&sid=6B7259526ED98C2B&eid=3873FD84EFD2E10C&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=10