基于步态远距离人体识别系统的研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有

2、关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要随着军事区域、敏感的公共场合、国家重要部门等对智能监控需求的提高，远距离的人体识别成为当前身份识别的热点，传统的身份识别已经不能胜任这项任务。传统的生物特征(如指纹、人脸、虹膜)不能完成远距离识别的任务，而步态特征具有隐蔽性、非接触性、难以伪装和隐藏、可远距离监测等特点，被认为是远距离目标识别最具潜力的生物特征，颇受广大模式识别研究者的青睐。所以步态识别技术在安全敏感场所、特殊的人员限制等方面有很广泛的应用。基于现有的算法

3、和理论，本文着重从人体的步态轮廓、人体关节点角度、反射对称因子等方面入手，开展研究，主要工作如下：1、本文提出了步态识别系统的总体设计目标，制定实验方案，在申请到的中科院自动化所的CASIA步态数据库上验证实验方案的可行性和识别效果，并且根据实验室现有的实验设备，在实验室内部和实验室外部拍摄部分视频，该部分视频用在对比试验中。2、在运动目标检测后，对得到的图像进行裁剪和缩小，使用双线性插值法对图像进行缩小，以减少后期的数据处理量。3、根据人体步幅的周期性变化提取被测目标的步态周期，在步态周期内，提取被测目标的三个特征：轮廓特征、肢体角度特征、人体的反射对称特征

4、，为了降低特征的维数，取轮廓距离矢量的前30阶傅里叶变换，取人体的9个肢体角度值，1个反射对称因子，组成联合特征矢量，用于分类识别。4、为了验证本文算法的有效性，实验部分分为四组，第一组采用两种特征组合进行实验；第二组采用上述三种特征组合进行实验，但不引入各个隶属度的权重值；第三组即是本文的算法，采用上述三类特征进行试验，并且根据隶属度不同，给予不同的权重；第四组采用自己拍摄的视频进行实验，实验条件和第三组完全一样，只是采用的步态视频是自己拍摄的。5、独立完成了软件系统的编写，对上面提出的四种算法结果进行对比，本文提出的识别算法在CASIA的步态数据库上能够达

5、到90%以上的识别率，自己拍摄的视频识别率也能够达到85%以上。关键词：步态识别反射对称因子傅里叶描述子特征融合最近邻模糊分类器ABSTRACTAlongwiththeincreasingdemandontheintelligentmonitoringatmilitaryarea,sensitivepublicoccasions,andnationalimportantdepartment,remotehumanrecognitionhasbeenbecomingahottask,andthetraditionalidentificationcannotqua

6、lifiedthistask.Traditionalbiometrics(suchasfingerprint,face,andiris)cannotcompletethetaskofremoteidentification.Gaitrecognitionisanewbiologicalrecognitiontechnology,inordertoextracttheirrespectivecharacteristicsformdifferentpeople’sbehaviorofwalk,itcanachievethegoalofautomaticidenti

7、fication.Thegaitfeaturehassomeadvantagesthatitisdifficulttodisguiseandhidden,notcontact,distancesensing,andcanbedetectionandrecognitionatthelowresolutioninimagesequence.Therefore,fromtheperspectiveofsafetymonitoring,gaitisthemostpotentialbiologicalcharacteristicsatthedistancecases.T

8、hegaitrecognitionte