基于脸部和步态特征融合的身份识别

？提出了一种将脸部和步态特征相结合，应用于智能监控系统进行远距离视频流中身份识别的新方法。该方法首先分别采用隐马尔可夫模型（hmm）和fisherfaces方法进行步态和脸部的识别，之后将这两个分类器得到的结果进行匹配级的融合。对从不同方向采集的31个人的视频序列进行分析实验，结果表明将脸部和步态特征相结合进行身份识别具有很好的鲁棒性，其识别性能也优于只采用脸部或步态单一特征的识别方法。