基于帧差能量图行质量向量的步态识别算法

？为了有效地捕捉步态的连续性动态信息，快速进行身份认证和识别，提出一种以帧差能量图（fdei）的行质量向量作为步态特征的步态识别方法。该算法通过目标检测、二值化、形态学处理、连通性分析等预处理后得到步态轮廓图像，并利用其序列的宽度进行准周期性分析，再用连续隐马尔可夫模型(chmm)对所提取的步态帧差能量图行质量向量进行模型参数训练和识别。在casia数据库上进行了仿真实验，结果表明该算法具有特征提取简单、特征维数低、识别速度快和识别率高的优点，可以满足实时识别的需要。