基于瞬时步态能量图的远距离身份识别

提出了一种基于瞬时步态能量图的远距离身份识别算法.首先根据摆动距离计算出步态周期,并指定步态周期中的关键时刻.步态序列中一个关键时刻的所有侧面轮廓图的平均值构成一个平均瞬时图.一个关键时刻的瞬时步态能量图的计算利用了当前关键时刻以及其他关键时刻的平均瞬时图.提高了每个关键时刻侧面轮廓图像的质量,并比单纯使用步态能量图的方式增加了步态的运动信息.随后计算出所有关键时刻侧面轮廓图相对于瞬时步态能量图的偏移的累积图像,与步态能量图共同作为描述一个对象的特征向量.最后,使用最近邻算法进行步态特征分类.在USF步态数据库上对该算法进行实验,并与基线算法以及另外两个新的步态识别算法进行比较,结果显示该算法达到了更高的总体识别率.