基于时空双流网络和特征聚合的步态识别算法研究
《2024年基于静动态特征融合的正面视角步态识别研究》范文
《基于静动态特征融合的正面视角步态识别研究》篇一一、引言步态识别作为一种生物识别技术，在安全监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，步态识别技术已成为研究的热点。
本文提出了一种基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法，旨在提高步态识别的准确性和鲁棒性。
二、相关研究综述步态识别技术主要分为基于模型的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法等。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的步态识别方法得到了广泛关注。
然而，现有的步态识别方法大多只关注静态特征或动态特征，忽略了两者之间的互补性。
因此，本文提出了一种静动态特征融合的步态识别方法，以提高识别的准确性和鲁棒性。
三、方法与理论1. 特征提取本文提出的步态识别方法主要包括两个部分：静态特征提取和动态特征提取。
静态特征主要包括人体轮廓、关节点等形状信息，通过图像处理技术进行提取；动态特征则包括步态周期、步速、步长等运动信息，通过视频分析技术进行提取。
2. 特征融合在提取出静动态特征后，本文采用了一种基于权重融合的方法将两者进行融合。
通过设定不同的权重系数，将静态特征和动态特征进行加权求和，得到融合后的特征向量。
3. 分类与识别融合后的特征向量被输入到分类器中进行训练和识别。
本文采用了深度神经网络作为分类器，通过大量样本的训练，使分类器能够学习到不同步态之间的差异，从而实现步态的准确识别。
四、实验与分析为了验证本文提出的步态识别方法的准确性和鲁棒性，我们进行了大量的实验。
实验数据集包括多个不同场景下的正面视角步态数据，涵盖了不同性别、年龄、身高、体重、行走速度等条件下的步态数据。
实验结果表明，本文提出的静动态特征融合的步态识别方法在准确性和鲁棒性上均优于传统的只关注静态特征或动态特征的步态识别方法。
具体来说，本文方法的准确率提高了约10%，同时对不同场景下的步态数据具有较好的适应性。
五、结论与展望本文提出了一种基于静动态特征融合的正面视角步态识别方法，通过实验验证了其准确性和鲁棒性。
基于特征融合的步态识别算法研究
０ 引 言
生物 特征识别 是传 统 的模 式识 别 问题 ， 它是 利用 人 的生理 或 行 为 特 征 进 行 人 的 身 份 识 别 。 脸 像 、 指 纹、 虹膜等 第一代 生 物特 征 ， 常 要 求 近 距 离 的或 者 通
接触 性 的感知 （ 如指 纹 需 要接 触 指 纹 扫 描 仪 、 脸像 需
关 键 词 ： 物 特 征 ；步 态识 别 ；特 征 融 合 生
中 图 分 类 号 ：Ｐ ９ Ｔ３ １ 文 献 标 识 码 ： Ａ ｄ ｉ １ ．９ ９ｊｉ ｎ １０ －４ ５２ １ ．８０ ７ ｏ： ０ ３６ ／．ｓ ．０ ６２ ７ ．０２ ０ ．０ ｓ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｎ Ｇａ ｔ Ｒｅ ｏ ｎ ｔｏ Ａｌ ｏ ｈ ｓ ｄ ｎ Ｆｅ ｔ ｒ ｓｏ ｓ ａ ｃ ｏ ｉ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ｇ ｒｔ ｍ Ｂａ ｅ ｏ ａ ｕ ｅ Ｆｕ ｉ ｎ
ｎ ｔ ｎ ｏ ａｔ ｈ ｌｏ ｔｍ ｓ ｔｓｅ ｙ Ｃ Ｉ ａｔ ａａ ａ ｅ，ｔｅ ｓｍｕ ａｉｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ ，ｔｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔｏ ｏ ｎ ｙ Ｏ ｉｏ ｇ ｉ ｉ ｆ ．Ｔ ｅ ａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｅ ｔｄ ｂ ＡＳ Ａ ｇ ｉ ｄ ｔｂ ｓ ｉ ｈ ｉ ｌｔ ｅ ｕｔ ｓ ｏ ｔ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｎ ｔ ｌ — ｏ ｓ ｈ ｏ
基于 模型 和非 模 型两 类 算法 。基 于模 型 的算 法 将
要 近距离 的 捕 捉 以 提供 足 够 的分 辨 率 等 ） 。在 远 距
离 的情况 下 ， 样 的 生物 特 征 将 不 可 能 被使 用 ， 那 但人 的步态仍 是可 见 的 ， 它可在 被 观察 者没 有觉察 的情 且
ＹＡＮＧ ｎ—ｅ ｇ，ＬＩ Ｋｅ ｃ ｎ Ｘｉ ｆｎ Ｕ —ｈｅ ｇ
基于特征融合的步态识别算法研究
杨路 明 ，曾 莹 ，曾庆冬 ，宋
摘
虹
（ 中南 大学 信 息科 学与工程 学院 ， 沙 ４ ０ ８ ） 长 １０ ３ 要 ：提 出一 种融合 步 态运 动 中的人体形 状信 息特征 和下肢 运动信 息特征 的步 态识 别算法 ： 用边 界跟踪 算 利
ｃ ｎ ｕ ．Ｓ ｃ ｎ ｌ ， ｃ ｏ ｉｇｔ ｔｅｋ ｏ ｌｄ ｅｉ ｂ ｄ ｎ ｔ ｙ ｃ ｍ ｕｅ ｅｃ ｏｄｎ ｔ ｆ ｏ ｔ ｏ ｗ ｒ ｉ ｂ ，ｔｅ ｏ ｏ ｔ ｒ ｅ ｏ ｄｙ ａ ｃ ｒ ｎ ｎ ｗ ｅ ｇ ｏ ｙａ ａｏ ， ｏ ｐ ｔ ｔ ｏ ｒｉａ ｓｏ ｊｉ ｓ ｆ ｏ ｅ ｍ ｓ ｈ ｎ ｇ ｔ ｏ ｄ ｏｈ ｎ ｍ ｄｈ ｅ ｎ ｌ ｌ
维普资讯
第２ ５卷 第 ７期
２０ ０ ８年 ７月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕｅ ｓ ｐｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆ Ｃ ｍｐ ｔｒ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ ７ １２ ．
Ｊ １ ２ ｏ ｕ． ０ ８
Ｙ Ｎ ｕｍｉ ， Ｚ Ｎ ｉｇ Ｅ Ｇ Ｑｎ—ｏ ｇ Ｏ Ｇｈ ｎ Ａ ＧＬ— ｎ ｇ Ｅ Ｇ Ｙｎ ，Ｚ Ｎ ｉｇｄｎ ，Ｓ Ｎ ｏｇ
（ ｏｌ ｅｆＩ ｏｍ ｔ ｎＳｉ ｃ Ｅ ｇｎｅｉ Ｃ ｌｇ ｎ ｒａｉ ｃ ｎｅ＆ ｎ ｉ ｒ ｇ，Ｃｎｒｌ ｏｔ ｎｖｒｔ，Ｃ ａｇｈ １０３，Ｃ ｉａ ｅ ｏ ｆ ｏ ｅ ｅ ｎ ｅｔ ｕ Ｕ ｉ ｓｙ ｈ ｎ ｓａ４ ０ ８ ａＳ ｈ ｅｉ ｈｎ ）
０ 引言
生 物 特 征 识 别 技 术 是 利 用 每 个 人 独 有 的 生 理 特 征 或 行 为
１ 步态特 征提 取
１ １ 运 动 目标 检 测 ．
《基于时空特征的人体动作识别方法研究》范文
《基于时空特征的人体动作识别方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，人体动作识别已经成为众多研究领域中的一个热点。
对于人机交互、运动分析、行为识别、健康监控等诸多应用场景，准确而有效地进行人体动作识别具有重要意义。
尤其近年来，基于时空特征的人体动作识别方法，凭借其高效的性能和鲁棒性，受到广大研究者的广泛关注。
本文旨在深入研究基于时空特征的人体动作识别方法，以提高识别精度和算法的泛化能力。
二、背景及现状人体动作识别主要是通过分析人体在时空中的动态变化，以实现对人体动作的分类和识别。
在过去的几十年里，研究者们提出了多种基于时空特征的动作识别方法，包括基于光流的方法、基于深度学习的方法等。
这些方法在特定的应用场景中表现出了一定的效果，但仍然存在一些挑战和限制。
例如，对于复杂多变的动作、动态背景以及光照变化等条件下的动作识别，现有方法的准确性和鲁棒性仍有待提高。
三、基于时空特征的人体动作识别方法1. 数据预处理在进行动作识别之前，首先需要对原始数据进行预处理。
预处理包括图像序列的采集、降噪、归一化等步骤，以便于后续的特征提取和分类器训练。
2. 特征提取特征提取是动作识别的关键步骤。
基于时空特征的动作识别方法主要提取人体在时空中的动态变化信息，包括关节点的运动轨迹、时间序列变化等。
常用的特征提取方法包括光流法、HOG （Histogram of Oriented Gradients）法等。
这些方法能够有效地捕捉人体的时空动态信息，为后续的分类器提供有力的支持。
3. 分类器设计分类器是动作识别的核心部分，负责根据提取的特征信息对动作进行分类和识别。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、神经网络等。
这些分类器能够根据提取的特征信息，对不同的人体动作进行分类和识别。
四、实验与分析为了验证基于时空特征的人体动作识别方法的性能，我们进行了大量的实验和分析。
实验数据集包括公共数据集和自采数据集，涵盖了多种不同的动作场景和条件。
《基于时空特征的人体动作识别方法研究》范文
《基于时空特征的人体动作识别方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人体动作识别已成为智能监控、人机交互、医疗康复等领域的重要研究方向。
基于时空特征的人体动作识别方法通过分析人体在时间序列和空间位置上的特征信息，能够实现对人体动作的准确识别。
本文将介绍基于时空特征的人体动作识别方法的研究现状、基本原理以及在相关领域的应用。
二、研究背景与意义人体动作识别是一种基于计算机视觉的技术，通过对视频中的人体动作进行捕捉、分析和理解，实现对人体行为的自动识别和预测。
基于时空特征的人体动作识别方法在智能监控、人机交互、医疗康复等领域具有广泛的应用前景。
例如，在智能监控领域，可以通过对人体动作的识别，实现异常行为的检测和报警；在人机交互领域，可以通过识别用户的动作，实现更加自然和便捷的人机交互；在医疗康复领域，可以通过对人体动作的识别和分析，帮助医生更好地了解患者的康复情况。
三、基本原理与方法基于时空特征的人体动作识别方法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：通过摄像头等设备采集视频数据，提取出人体在时间序列和空间位置上的特征信息。
2. 特征提取：对人体动作的时空特征进行提取，包括人体轮廓、关节点轨迹、运动轨迹等。
3. 特征编码：将提取的特征信息进行编码，以便于后续的分类和识别。
4. 分类与识别：通过机器学习算法对编码后的特征信息进行分类和识别，实现对人体动作的准确判断。
四、研究现状与进展目前，基于时空特征的人体动作识别方法已经取得了较大的进展。
其中，基于深度学习的方法在人体动作识别领域得到了广泛应用。
例如，卷积神经网络（CNN）可以提取出人体在空间位置上的特征信息，循环神经网络（RNN）则可以处理时间序列上的信息。
此外，基于光流法、骨骼点信息等方法也在人体动作识别中发挥了重要作用。
五、应用领域与实例1. 智能监控：通过基于时空特征的人体动作识别方法，可以实现异常行为的检测和报警。
例如，在商场、银行等公共场所安装监控设备，通过识别异常行为，提高安全防范能力。
基于特征融合的步态识别研究
Ｒｅ ｏ ｎｉｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｆｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｅ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｉ ｃ ｇ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ａ ｕ ｅ Ｆｕ ｉ ｎ
Ｃｈ ｎ Ｘｉ ｈ Ｈ ｕ ｎ Ｚｈｅ ｇｈ ａ ，Ｇａ ｉ ｎ ， ｅ ｎ ａｏ ， ａ ｇ ｎ ｕ ｏ Ｚｈｙｏ ｇ Ｚｈｕ Ｘ ｉ ｏ ａｎ ａ ｘｉ ｇ
ｉ ｃ ｅ ｓ ｓｔ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ａ ｅ ａ ｄ ｉ ｅ ｔ ｒ ｔ ａ ｔ ｅ ｔ ｏ ｓ ｎ ｒ ａ ｅ ｈ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｒ ｔ ｎ ｓｂ ｔｅ ｈ ｎ ｏ ｈ ｒｍｅ ｈ ｄ ． ｉ Ｋｅ ｗｏ ｄ ｇ ｉ ｒ ｃ ｇ ｉｉｎ ；ｆ ａ ｕ ｅ ｆ ｓｏ ；ｓ ｅ ｄ ｔ ｒ ｕ ；ｄ ｓ ａ ｃ — ｏ ｑ ｅ ｙ ｒｓ ａｔ ｅ ｏ ｎｔ ｏ ｅ ｔ ｒ ｕ ｉｎ ｐ ｅ － ｏ ｑ ｅ ｉｔ ｎ ｅ ｔ ｒ ｕ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｔ ｅ ｓ ｐ ｄ ｔ ｒ ｕ ｎ ｉｔ ｎ ｅ ｔ ｒ ｕ ｆｋ ｅ ｎ ｈ ｉｔ ｎ ｅ ｆ ｏ ｋ ｅ ｏ ａ ｋ ｅ ｗｈ ｃ ｓ ｒ ｃ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ， ｈ ｐ ｅ —ｏ ｑ ｅ ａ ｄ ｄ ｓ ａ ｃ —ｏ ｑ ｅ ｏ ｎ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｄ ｓ ａ ｃ ｒ ｍ ｎ ｅ ｔ ｎ ｌ ， ｉｈ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ｈ ｍｏ ｉ ｎ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｎ ｈ ｓａ ｉ ｐ ｏ ｅ ｔ ｓ ｆ ｇ ｉ ， ｅ ｐ ｃ ｉ ｅｙ， ｒ ｘ ｒ ｃ ｅ ａ ｄ ｍｅ ｇ ｄ ｅ ｒ ｓ ｎ ｔ ｅ ｔ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｔ ｔｃ ｒ ｐ ｒｉ ｏ ａｔ ｒ ｓ ｅ ｔ ｌ ｗｅ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｄ ｎ ｒ ｅ ． ｏ ｅ ｖ
第２ ９卷第 １ 期
２１ ０ ０年 ３月
中南 民族 大 学 学报 （ 自然 科 学版 ）
基于特征融合和神经网络对步态识别仿真研究
Ｚ Ｎ ｉ ＨＡ Ｇ Ｑｕ—ｈｎ ，ＵＪ ， Ａ Ｇ Ｘ ｎ—ｆ ｇ ｏｇ Ｓ ｉ Ｙ Ｎ ｉ ｅ ｎ ｎ
（ ａｙｎ ｓｔｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ ｏ ｕｅ ｃｅｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ｅａｔ ｅｔ Ｎ ｎａｇＨ ｎｎ４ ３０ Ｃ ｉ ） Ｎ ｎａｇＩ ｔｕｅ ｆ ｃｎｌ ｙＣ ｍｐｔｒ ｉｎｅａｄＴ ｃｎｌ Ｄ ｐｒ ｎ， ａｙｎ ｅａ ７ ００， ｈｎ ｎｉ Ｔ ｏ Ｓ ｏ ｙ ｍ ａ
ｒ ｅ． ａｔ
ＫＥ ＹＷ ｏＲＤＳ： ｉ ｍｅｒｃ ； ａ ｔ ｃ ｇ ｉ ｏ Ｎ ｕ ａ ｔ ｏ ｋ； ｅ ｔｒ ｕ ｉ ｎ Ｂ ｏ ｔ ｓ Ｇ ｉ Ｒｅ ｏ ｎ ｔ ｎ； ｅ ｒ ｌＮｅｗ ｒ Ｆ ａｕ ｅ Ｆ ｓｏ ｉ ｉ
列 中的轮廓 ， 纹理等进行统计 ， 得到获取特征 化的步态运 动 ，
或频率 特征 来描 述 人步 态信 息 ， 能全 面反 映 步态 图像 信 不
息， 识别率待进一步提高 … 。 在 步态图像 中均包含空间信息和频率信 息 ， 了提高步 为 态识别 的准确率 ， 应该 合理 有效 地利用 这两 方面 的信息 ， 鉴
量要求不 高和难 以隐藏 和伪 装等优点 ， 应用多种智 能监控 场 合， 成为 当前计算机视觉领域 中研究热点 问题 … 。 目前 ， 有大量学者 对步 态识别 问题 进行 了深入 研究 ， 提 出一系列步态 识别 算 法 ， 主要 有基 于 模 型和 非模 型两 类 算 法 Ｊ 。模 型方 法是 首先 进行 模型构造 ， 然后对模 型参数进 行
第２卷 第８ ９ 期
文 章 编 号 ：０ ６—９４ （ ０ ２ ０ ０ ３ ０ １０ ３８ ２ １ ）８— ２ ５— ３
《2024年基于时空特征的人体动作识别方法研究》范文
《基于时空特征的人体动作识别方法研究》篇一一、引言人体动作识别作为计算机视觉领域的一个重要分支，具有广泛的应用场景，如运动分析、智能监控、人机交互等。
近年来，随着深度学习和人工智能技术的飞速发展，基于时空特征的人体动作识别方法受到了广泛关注。
本文将重点研究基于时空特征的人体动作识别方法，介绍其基本原理、研究现状以及应用前景。
二、时空特征的人体动作识别方法基本原理基于时空特征的人体动作识别方法主要依靠对视频中人体运动的时空信息进行提取和分析，进而实现动作的识别。
该方法主要包括以下步骤：1. 数据采集：通过摄像头等设备采集包含人体运动的视频数据。
2. 预处理：对采集到的视频数据进行去噪、归一化等预处理操作，以便后续的特征提取。
3. 特征提取：通过提取视频中人体的时空特征，如关节点轨迹、身体各部分的位置和运动速度等，形成特征向量。
4. 特征编码与表示：将提取的特征向量进行编码和表示，以便于后续的分类和识别。
5. 分类与识别：利用机器学习、深度学习等算法对编码后的特征进行分类和识别，从而实现人体动作的识别。
三、研究现状目前，基于时空特征的人体动作识别方法已经成为研究热点。
国内外众多学者在此领域进行了大量研究，提出了一系列有效的方法。
这些方法主要包括基于手工特征的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于手工特征的方法：主要通过人工设计特征提取算法，如光流法、轮廓法等，提取视频中人体的时空特征。
然而，这种方法需要专业知识和大量经验，且对于复杂动作的识别效果有限。
2. 基于深度学习的方法：利用深度神经网络自动学习和提取视频中的时空特征，具有较好的鲁棒性和泛化能力。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在人体动作识别中得到了广泛应用。
四、方法研究本文提出一种基于改进型卷积神经网络的人体动作识别方法。
该方法通过引入时空注意力机制和优化损失函数，提高对人体动作识别的准确性和鲁棒性。
具体步骤如下：1. 构建改进型卷积神经网络模型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于时空双流网络和特征聚合的步态识别算法研究
基于时空双流网络和特征聚合的步态识别算法研究
摘要：近年来，随着智能技术的不断发展，步态识别算法在人体行为识别、身份认证等领域广泛应用。
本文基于时空双流网络和特征聚合的方法，进行步态识别算法的研究和实验。
实验结果表明，该算法在步态识别精度、鲁棒性和实时性方面具有明显优势。
1. 引言
步态识别技术是一种通过分析人体运动模式，识别和辨别个体的行走状态的技术。
它具有广泛的应用价值，如安防监控、智能家居和医疗辅助等领域。
随着计算机视觉和机器学习的发展，步态识别算法取得了长足的进展，但仍存在着识别精度不高、鲁棒性差和对实时性要求较高等问题。
因此，本文结合时空双流网络和特征聚合方法，提出了一种改进的步态识别算法。
2. 相关工作
步态识别算法的关键是提取有效的特征。
传统的特征提取方法主要包括形态测量法、统计量分析法和频域分析法等。
然而，这些方法对抗干扰性较差，无法满足复杂环境下的步态识别需求。
在深度学习的推动下，一些基于深度神经网络的方法被提出。
其中，时空双流网络是一种典型的网络架构，可以提取时空特征。
3. 算法设计
本文所提出的步态识别算法主要包括数据预处理、特征提取、特征聚合和分类器训练四个阶段。
首先，采集行走数据并进行预处理，包括数据对齐、噪声去除和降维等。
然后，利用时空双流网络提取时空特征，获得时间序列特征和空间序列特征。
接下来，通过特征聚合方法将时空特征融合为一个综合特征向量。
最后，采用分类器进行训练和步态识别。
4. 实验与结果分析
通过在公开数据集上进行实验，评估所提出的算法的性能。
实验结果表明，所提出的步态识别算法在准确率、召回率和F1值等评价指标上都明显优于传统方法。
同时，该算法具有较强的鲁棒性，在复杂环境下也能保持较高的识别精度。
此外，算法具有较低的计算复杂度，能够满足实时步态识别的需求。
5. 总结
本文基于时空双流网络和特征聚合方法，提出了一种改进的步态识别算法。
实验结果表明，该算法在步态识别精度、鲁棒性和实时性方面具有明显优势。
未来的研究可以继续优化算法，提升其在复杂环境和特定任务下的适应性和性能，并进一步探索步态识别算法在人机交互、智能医疗和虚拟现实等领域的应用
综上所述，本文提出了一种基于时空双流网络和特征聚合方法的步态识别算法。
通过实验验证，该算法在准确率、召回率和F1值等评价指标上优于传统方法，并具有较强的鲁棒性和实时性。
未来的研究可以进一步优化算法，拓展其在人机交互、智能医疗和虚拟现实等领域的应用。