基于核主成分分析的步态识别方法

？为了从多帧步态序列中更有效地提取步态特征并实时性地进行身份识别,提出一种有效的基于平均步态能量图(mgei)的核主成分分析(kpca)的身份识别方法。通过预处理技术提取出运动人体的侧面轮廓,根据步态下肢的摆动距离统计出步态周期,得到mgei。kpca采用非线性方法提取主成分,描述待识别图像中多个像素之间的相关性。利用kpca的方法在高维空间对mgei提取特征,选择合适的核函数,用方差倒数加权欧氏距离进行身份识别。实验结果表明,该算法具有较好的识别性能,并且耗时大大缩短。