一种轮廓变化图像小波矩的步态识别

摘要

针对计算机视觉中的步态图像提取问题,提出了一种基于行人轮廓变化的人体步态识别方法.对图像序列进行预处理,提取并采样行人轮廓,通过分析基于区域直方图的运动信号来估计2个单步长度,叠加前后帧间的新增轮廓区域和消失轮廓区域,从而构造出2组运动历史图像,并用其表达行人的步态特征,最后采用小波矩不变量提取这2组图像的特征,以作分类和识别之用.经Soton数据库实验表明,所提算法能很好地体现步态的时变信息和空间信息,大大降低了计算维数,所用小波矩的特征向量不仅具有平移、缩放和旋转不变性,而且具有局部性和多分辨率特征,正确识别率可达88.20%.