基于分层时序模型的步态识别算法

以隐马尔可夫模型和动态纹理模型为代表的动态贝叶斯网是描述步态序列的重要方法，但都存在一些不足之处。提出了一种新的动态贝叶斯网――分层时序模型，该方法采用分段线性逼近非线性和用各段的动态纹理模型作为隐状态，将隐马尔可夫模型和动态纹理模型做了结合，充分发挥了其优势。该方法在cmumobo步态数据库和casia步态数据库b上做了评估，结果充分显示了分层时序模型的高性能。