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上传时间: 2019-01-15
详细说明： 针对传统基于光流法步态识别复杂、识别率不高的缺点,提出了一种非模型化的方法———光流空间分 布来描述并识别运动目标。首先,计算每帧步态序列中的密度光流场,所得的与尺度无关的矩描述了光流的空 间形状分布;然后,分析每一组矩的周期性结构特征,不同图像序列对应的矢量有基本相同的周期特征和不同的 相位特征,利用相位特征区分不同个体步态之间的差异;最后,训练时计算各个样本特征矢量的平均值作为聚类 中心,识别时计算待识别序列矢量和每个聚类中心的距离,采用最近邻法则,把序列归类到距离最近的类中。实 I A步态数据库上最高能达到 9 0%以上的识别率。
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