基于能量的信息融合步态识别 (2009年)

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文件名称：基于能量的信息融合步态识别 (2009年)
文件大小：284KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-11 04:35:38
自然科学 论文 针对步态能量图（GEI）和图像序列的Radon变换可以表征图像能量的特点，提出这两种形式的能量特征相融合的方法进行身份识别。在周期分割后的特征提取阶段分别使用GEl结合行列相结合的二维主成分分析（（2D）2PCA）方法和对步态序列图像进行Radon变换，在周期模板构造后用列方向的二维主成分分析（2DPCA）降维方法进行数据压缩。在识别阶段，采用多视角及多特征在决策层的融合方法。应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验，结果表明所提的步态识别方法具有较高的识别性能。