基于协同表示的步态识别方法研究

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1、西安科技大学硕士学位论文基于协同表示的步态识别方法研究专业名称：计算机应用技术作者姓名：崔磊磊指导教师：李占利；刘金瑄学位论文独创性说明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及其取得研究成果。尽我所知，除了文中加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体已经公开发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西安科技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。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做了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：日期：论文

2、题目：基于协同表示的步态识别方法研究专业：计算机应用技术硕士生：崔磊磊(签名)指导教师：李占利刘金瑄(签名)摘要随着监控系统的普遍应用，如何有效地对不明身份的人进行身份识别已经成为所有人关心的话题。步态识别，即根据人行走时的姿态进行身份识别，因具有远距离、非侵犯、难以模仿和伪装等优点，受到了众多研究者的青睐。近年来提出的协同表示分类方法在模式识别领域取得了较好的识别效果，因此本文对协同表示的步态识别进行了深入研究。首先，针对单帧步态图像对噪声敏感且不能反映人体运动特性的问题，本文采用反映步态时空

3、特性的步态能量图作为步态特征。在图像预处理、周期检测及图像标准化的基础上计算步态能量图，然后，结合主成分分析法进一步提取有效特征，从而降低特征维度，减少计算量。其次，每类对象的步态能量图样本不够充足，用稀疏表示的方法会产生误差且计算比较耗时，针对这些问题，提出基于协同表示的步态识别方法。该方法用所有类来协同表示测试样本，并采用正则化的最小二乘方法求解，根据测试样本的最小重构残差进行分类。实验结果表明，该方法能以较低的识别时间获得较好的识别率。最后，针对特征提取过程中仅利用了步态的线性特征可能导致

4、识别错误的问题，提出基于核协同表示的步态识别方法。利用核方法的非线性数据处理能力，将步态能量图投影到高维的特征空间来提取有效的步态特征，并采用协同表示的方法得到分类结果。实验结果表明，该方法能提高角度变化时的步态识别率，对角度变化具有一定的鲁棒性。关键词：步态识别；步态能量图；协同表示；核方法研究类型：应用研究Subject：ResearchonGaitRecognitionMethodbasedonCollaborativeRepresentationSpecialty：ComputerApp

5、licationTechnologyName：CuiLeilei（Signature）Instructor：LiZhanli,LiuJinxuan（Signature）ABSTRACTWiththewidespreadapplicationofthemonitoringsystem,howtorecognizetheunidentifiedpersonhasbecometoatopicthatallpeopleareconcernedabout.Gaitrecognition，aimingtoi

6、dentifyapersonbythewayhewalk,isfavoredbymanyresearchers.Comparedwithotherbiometricfeatures,gaithasitsuniqueadvantages.Itcanbecollectedatremotedistanceanditisnon-invasive.Alsoitisdifficulttoimitateandpretend.Inaddition,collaborativerepresentationpropo

7、sedinrecentyearshasachievedbetterrecognitionresultsinthefieldofpatternrecognition.Therefore,onthebasisofcollaborativerepresentation,thispaperstudythegaitrecognitiondeeply.Firstly,aimingattheproblemthatsingleframeissensitivetonoiseandcannotreflectthem

8、otioncharacteristicsofhuman,thispaperusesgaitenergyimage,whichreflectsthespatialandtemporalcharacteristicsofgait,asgaitfeature.Tocalculatethegaitenergyimage,itisnecessarytoprocessgaitimagesandtestgaitcycle.Italsorequirestostandardizethesilhouettes.Fu