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Choquet模糊积分特征融合的步态识别

步态识别论文

课程论文步态识别学号：班级：通信122 姓名：楚舒琦

目录摘要 (3) 一、背景介绍 (4) 二、相关研究 (4) 三、主题（算法） (5) 基于线图模型的动态特征提取 (6) 基于整体的静态特征提取 (8) 识别 (9) 四、实验 (9) 五、结果讨论 (12) 六、总结 (12) 七、应用前景 (12) 八、技术难点及解决途径 (14) 技术难点 (14) 解决途径 (15) 九、参考文献 (16)

摘要步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。关键词:生物特征识别;步态识别;特征提取;运动分割;动态时间规正

一、背景介绍步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的"风格"上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。二、相关研究信息融合：感知融合是人类感知外部世界的本能之一。人类可以非常自然地运用这一能力把来自人体各个感知器官眼耳鼻四肢的信息图像声音气味触觉组合起来并使用先验知识去估计理解和识别周围的环境以及正在发生的事情。融合理论正是对人类这一本能的模仿旨在利用计算机技术对按时序获得的多源观测信息在一定准则下加以自动分析综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息一样充分利用多源信息通过对这些多源的观测信息的合理支配和使用把多源信息在空间或时间上的冗余或互补依据某种准则来进行组合以获得被测对象的一致性解释或描述。按照信息抽象的个层次可将信息融合分为3级（像素级融合特征级融合和决策级融合）。像素级融合是在采集到的原始数据上进行的融合是原始测报未经预处理之前就进行的综合和分析是最低层次的融合。

数据融合

多传感器数据融合技术及其应用多传感器数据融合概念数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合,对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展,根据国外研究成果,多传感器数据融合比较确切的定义可概括为充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,进而实现相应的决策和估计,使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。多传感器数据融合原理多传感器数据融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息一样,充分利用多个传感器资源,通过对多传感器及其观测信息的合理支配和使用,把多传感器在空间或时间上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述。具体地说,多传感器数据融合原理如下: 1)N个不同类型的传感器(有源或无源的)收集观测目标的数据; (2)对传感器的输出数据(离散的或连续的时间函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明)进行特征提取的变换,提取代表观测数据的特征矢量Yi; (3)对特征矢量Yi进行模式识别处理(如,聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判决的统计模式识别法等)完成各传感器关于目标的说明; 4)将各传感器关于目标的说明数据按同一目标进行分组,即关联; (5)利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成,得到该目标的一致性解释与描述。多传感器数据融合方法

多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类,随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、Dempster-Shafer(D-S)证据推理、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见,神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。卡尔曼滤波法卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推,决定统计意义下的最优融合和数据估计。如果系统具有线性动力学模型,且系统与传感器的误差符合高斯白噪声模型,则卡尔曼滤波将为融合数据提供唯一统计意义下的最优估计。卡尔曼滤波的递推特性使系统处理不需要大量的数据存储和计算。但是,采用单一的卡尔曼滤波器对多传感器组合系统进行数据统计时,存在很多严重的问题,例如:(1)在组合信息大量冗余的情况下,计算量将以滤波器维数的三次方剧增,实时性不能满足;(2)传感器子系统的增加使故障随之增加,在某一系统出现故障而没有来得及被检测出时,故障会污染整个系统,使可靠性降低。多贝叶斯估计法贝叶斯估计为数据融合提供了一种手段,是融合静态环境中多传感器高层信息的常用方法。它使传感器信息依据概率原则进行组合,测量不确定性以条件概率表示,当传感器组的观测坐标一致时,可以直接对传感器的数据进行融合,但大多数情况下,传感器测量数据要以间接方式采用贝叶斯估计进行数据融合。多贝叶斯估计将每一个传感器作为一个贝叶斯估计,将各个单独物体的关联概率分布合成一个联合的后验的概率分布函数,通过使用联合分布函数的似然函数为最小,提

基于计算机视觉步态识别系统的方法研究

第21卷第4期湖　北　工　业　大　学　学　报2006年08月 V ol.21N o.4　Journal of H ubei U niversity of T echnology Aug.2006 [收稿日期]2006-05-23[作者简介]程　琼(1959-),女,湖北武汉人,湖北工业大学副教授,研究方向:模式识别及计算机控制. [文章编号]1003-4684(2006)0820101203 基于计算机视觉步态识别系统的方法研究程　琼,庄留杰 (湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068) [摘　要]对目前步态识别系统的研究方法进行了分析、归类与总结,并在原有的研究方法基础上提出了三维系统建模与跟踪新方法.计算机视觉技术为步态识别系统提供了强有力的分析工具. [关键词]步态识别;计算机视觉;研究方法[中图分类号]TP391.41 [文献标识码]:A 步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术, 当前已成为基于视觉的人体运动分析领域的研究热点.步态识别是一种潜在的行为特征,相关研究已证实它可以用于身份识别. 1　步态识别系统组成步态识别是从相同行走行为中寻找和提取相应个体的可区分的变化来自动进行身份识别.基于视觉的步态识别系统,如图1所示,监控摄像机用于捕捉监控领域中的行人,结合背景的自动建模和更新,步态检测用来检测行人.行人在二维或三维空间中被连续跟踪.从跟踪结果中,步态模式的一些个性化特征被相应地提取.结合在步态数据库中已经存储的步态模式,分类器最后给出识别结果 . 2　基于视觉的步态分析步态作为生物特征的可用性在早期已得到证明,关健是如何利用计算机视觉方法来获取个体运动特征.人体建模的选择对于从图像中识别人的形状,正确分析人的运动是非常重要的.骨架图模型是以直线近似在关节点处所连接的骨骼来表达人体;立体模型能更好地表达人体,它利用广义锥台、椭圆柱、球等三维模型来描述人体的结构细节[1]. 许多研究将人的运动定义为身体运动的不同姿势.有2种主要方法来建模人的运动:一种是基于模型的方法,即选择人体模型后,该模型的三维结构从图像序列中进行恢复;另一种方法重在确定运动场的特征,而不需结构的重构.运动行为的识别可以认为是时变数据的分类问题. 可以看出,人体建模、跟踪与运动识别技术等视觉方法已为步态分析提供了一种强有力的分析工具. 3　步态识别方法分类当前的步态识别方法有:1)使用行人的时空模式得到步态特征;2)通过光流分布来提取特征;3)特征化实际运动的外观.而如何紧支有效地表达分割出来的或跟踪的行人是非常重要的,因为它将直接或被进一步分析,以获取用于识别的步态特征. 步态包括2类分量:结构化分量,它捕捉了一个人的身体形状;动态分量,它捕捉人体行走期间的运动特征.根据分析,步态识别方法一是基于模型或结构的方法,它通常建模人体结构并且提取图像特征来影射它们为模型的结构化分量,或者衍生出人体部分的运动轨迹来识别个体;二是非结构或者基于运动的方法,它通常特征化人体的整个运动模式来获取运动特征,而不考虑潜在的结构[2].

步态识别方法的分类及各类方法的比较

步态识别方法的分类及各类方法的比较程汝珍1,2 1河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京(210098) 2水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京(210098) E-mail：chengruzhen@https://www.wendangku.net/doc/615121508.html, 摘要：步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份。步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段。在最近的文献中已经有许多研究尝试，提出了许多步态识别的具体方法。但国内外尚无将步态识别技术分类，本文提出了步态识别的六类分类法，且初步比较了每类方法的适用范围和优缺点，使读者较为全面了解步态识别技术现状。关键词：步态识别；分类；适用范围；优缺点；比较中图分类号：TP391.4 1.引言步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份[1]。根据早期的医学研究[2]人的步态有24个不同的分量，在考虑所有的步态运动分量的情况下步态是唯一的。精神物理学[3]中的研究结果显示即使通过受损的步态信息人们也能够识别出身份，这表明在步态信号中存在身份信息。步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别[4]。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段[5]。步态识别部分图1 步态自动识别系统框图 Fig1 the framework of gait automatic recognition system 步态识别系统的一般框架如图所示[6]。监控摄像机首先捕捉监控领域来人的行走视频，然后送入计算机进行检测和跟踪，提取人的步态特征，最后结合已经存储的步态模式进行身份识别。若发现该人是罪犯或嫌疑人，系统将自动发出警告。

基于张量的KFLD-SIFT与RVM模糊积分融合的人体行为识别方法

一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一 ?国家自然科学基金项目(No.51205185,61308066)二江苏省博士后科研资助计划项目(No.1001027B)资助收稿日期:2013-05-20;修回日期:2013-07-23 作者简介一肖迪(通讯作者),女,1975年生,博士,副教授,主要研究方向为模式识别二数据挖掘二系统优化等.E-mail:xiaodi_12@https://www.wendangku.net/doc/615121508.html,.南雷光,男,1988年生,硕士研究生,主要研究方向为图像处理二模式识别.基于张量的KFLD-SIFT 与RVM 模糊积分融合的人体行为识别方法? 肖一迪一一南雷光 (南京工业大学自动化与电气工程学院一南京211816) 摘一要一针对人体行为识别领域中视频序列的大样本及多特征问题,提出一种基于张量的核Fisher 非线性鉴别(KFLD)-尺度不变特征变换(SIFT)与相关向量机(RVM)模糊积分融合的人体行为识别方法.该方法首先通过预处理视频序列得到二值视频,并采用三阶张量表示.然后针对大样本特征提出KFLD-SIFT 局部特征提取算法,对不同初始尺度下的关键点周围的多特征降维,同时提出RVM 模糊积分融合算法进行行为分类.最后应用4种经典评价指标及计算得到的平均识别率对比分析文中方法与其他相关方法的识别效果,数据采用KTH 人体行为数据库中的视频,并采用三重交叉方法验证和测试.实验表明文中方法对多种行为取得较好的识别效果,平均识别率比其他主流方法至少提高2.3%. 关键词一张量,核Fisher 非线性鉴别(KFLD),尺度不变特征变换(SIFT),相关向量机(RVM),模糊积分融合中图法分类号一TP 391 KFLD-SIFT with RVM Fuzzy Integral Fusion Recognition of Human Action Based on Tensor XIAO Di,NAN Lei-Guang (College of Automation and Electrical Engineering ,Nanjing Tech University ,Nanjing 211816)ABSTRACT Due to the large sample and multiple characteristics of video sequence in the field of human action recognition,a method of kernel Fisher nonlinear discriminant (KFLD)-scale invariant feature transform (SIFT)and relevance vector machine (RVM)fuzzy integral fusion recognition based on tensor is proposed.Firstly,video sequence is pre-processed into binary video sequence,and then it is described as third-order tensor.Furthermore,as for large sample characteristics,a local feature extraction method of KFLD-SIFT is proposed to reduce the dimension around the key points under different initial scales.Meanwhile,RVM fuzzy integral fusion algorithm for behavior classification is presented.Finally,the proposed method and other relevant methods are compared through four kinds of evolution indexes and average recognition rates.The video sequence of KTH human action database and triple-cross verification method are used to test the recognition methods.Experimental results show that the proposed method achieves good recognition effect,and its average recognition rate rises by at least 2.3%compared to other 第27卷一第8期一一一一一一一一一一一一一模式识别与人工智能一一一一一一一一一一一一一一一Vol.27一No.8一2014年8月一一一一一一一一一一一一一一一一PR &AI一一一一一一一一一一一一一一一一一一Aug.一2014

基于贝叶斯网络的步态识别

邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新人工智能《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注基于贝叶斯网络的步态识别ＨｕｍａｎｇａｉｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ（北京科技大学）张磊刘冀伟Ｚｈａｎｇ，ＬｅｉＬｉｕ，Ｊｉｗｅｉ摘要：步态作为一种重要的生物特征由于其远距离身份识别能力而逐渐受到人们的重视。本文提出了一种基于贝叶斯网络的步态识别方法。首先应用背景差方法获得运动人体侧面二值图像，将侧面像分为七部分来提取特征，采用最大方差法对训练集进行离散化，对各部分分别建立贝叶斯网络，最后利用“投票” 规则将网络推理结果进行组合。将该方法在Ｓｏｔｏｎ步态数据库上进行试验，取得了比较理想的识别效果。关键词：生物特征识别；步态识别；贝叶斯网络中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｇａｉｔｈａｓｒｅｃｅｎｔｌｙｇａｉｎｅｄｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｂｉｏｌｏｇｉｃｆｅａｔｕｒｅｆｏｒｉｔｓａｂｉｌｉｔｙｏｆｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｔｄｉｓｔａｎｃｅ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓａｈｕｍａｎｇａｉｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｆｏｒｅａｃｈｋｅｙｆｒａｍｅ，ａｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅｉｓｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｍｏｖｉｎｇｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅｏｆｔｈｅｗａｌｋｉｎｇｆｉｇｕｒｅｆｒｏｍｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ．Ｅａｃｈｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｓｅｖｅｎｐａｒｔｓｔｏｅｘｔｒａｃｔｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｄａｔａｉｓｄｉｓｃｒｅｔｉｚｅｄｂｙｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｍａｘｉｍａｌｖａｒｉａｎｃｅｄａｔａｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ．ＴｈｅＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓａｒｅｓｅｔｆｏｒｅａｃｈｓｕｂ－ｒｅｇｉｏｎｏｆｔｈｅｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｉｎｆｅｒｅｎｃｅａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｖｏｔｉｎｇｒｕｌｅ．ＴｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｔｅｓｔｅｄｏｎｔｈｅＳｏｔｏｎｇａｉｔｄａｔａｂａｓｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｇａｉｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ文章编号：１００８－０５７０（２００６）０９－２－０２６３－０３１前言近年来在例如视频监视，智能交互等许多重要领域中对自动身份识别系统的需求显著增加，极大的促进了基于计算机视觉的远距离身份识别的研究。步态作为一种重要的生物特征由于其远距离身份识别能力而逐渐受到人们的重视。相对于指纹、虹膜等生物特征，步态还具有非入侵、难伪装等特点。步态识别是指通过人走路方式来判断人的身份。虽然步态识别仍是生物特征识别中的新兴领域，但近年来已经涌现出了大量的研究成果。ＵＭＤ的ＣｈｉｒａｚＢｅｎＡｂｄｅｌｋａｄｅｒ等通过估计人体高度参数和步幅参数来进行识别。中科院的王亮等提出了基于Ｐｒｏｃｒｕｓｔｅｓ形状分析的识别方法。ＭＩＴ的ＬｉｌｙＬｅｅ采用七个椭圆描述人的侧面二值图像，采用椭圆参数和人体质心的高度作为特征，通过模板匹配方法进行步态识别。贝叶斯网络是对不确定知识进行表达和推理的拓扑结构，广泛应用于人工智能、决策评估等领域。作为一种分类器，贝叶斯网络能清晰的表示上下层之间的依存关系，由于模仿了人的推理机制，贝叶斯网络能较好的表达知识的不确定性，并且能实现快速推理，因此本文提出了基于贝叶斯网络的步态识别方法。首先利用背景差获得人体侧面二值图像，以文献中的图像表示方法为基础，将其改进后用于特征提取。根据各特征间的独立关系建立贝叶斯网络，通过贝叶斯网络推理实现对步态的识别。２步态特征提取人体行走是一个周期运动，如果对周期中每个静态姿势提取特征，特征维数过高，训练数据有限，建模将会非常困难。考虑到步态周期中双足支撑期和单足支撑期姿态相对稳定，因此，取这两个姿态作为关键姿态。运动人体侧面二值图像通过背景差的方法获得，侧面二值图像的宽度随时间呈周期变化，以宽度为标准获取关键帧，这种方法算法步骤少，效率高，虽然精度有限，但仍然可以满足后面工作的要求。Ｌｅｅ提出了将人体侧面二值图像分为七部分并用椭圆来拟合的表示方法。本文以这种方法为基础，文献中的人体结构比例，采用如下方法将侧面像分成七个区域：取人体质心，质心上半部分１／３作头部部分，２／３作躯干部分，质心下半部分平均分成两份，除了头部部分，用通过质心的垂线把人体区域分成前后两部分，形成共７个区域，如图１ａ所示。这７个区域分别用一椭圆来匹配，如图１ｂ。以椭圆参数构成子区域特征向量，这些参数包括：归一化后的质心（ｘ／ｈ，ｙ／ｈ），长短轴比例（ｌ），长轴方向（α）以及相对面积（ｎ／ａｒｅａ），即各子区域的特征向量为ｒｉ＝（ｘｉ／ｈ，ｙｉ／ｈ，ｌｉ，αｉ，ｎｉ／ａｒｅａ），ｉ＝１，２，．．．７，ｒｉ，与人体区域的质心相对高度张磊：硕士研究生北京市“现代信息科学与网络技术”重点实验室资助项目（基金项目编号为：ＴＤＸＸ０５０３）２６３－－

三轴加速度传感器的步态识别系统==

三轴加速度传感器的步态识别系统近年来随着微机电系统的发展，加速度传感器已经广泛应用于各个领域并拥有良好的发展前景。例如在智能家居、手势识别、步态识别、跌倒检测等领域，都可以通过加速度传感器实时获得行为数据从而判断出用户的行为情况。目前许多智能手机都内置多种传感器，通过预装软件就能够获得较精确的原始数据。本文提出一种基于三轴加速度传感器，用智能手机采集用户数据，对数据进行处理及特征提取获得特征矩阵并分类识别的方法，有效地识别了站立、走、跑、跳四种动作。人体动作识别处理过程主要包含数据采集、预处理、特征提取和分类器识别数据采集数据采集和发送模块安装在用户端，另一个数据接收模块接在电脑终端上。由于我们制作的采集模块很轻、很小，所以方便佩戴。当用户运动时，三轴加速度传感器会将据采集并通过无线方式发送给电脑接收模块，再通过电脑上的软件部分对采集到的数据进行分析处理，将结果输出，显示用户的实时状态。本文使用的加速度传感器数据来自于共计６０个样本。传感器统一佩戴于腰间。本文选取了其中一位采集者的数据用于主要分析研究，其余两位采集者的数据则用于验证由第一位采集者数据研究所得的结论，这样的做法既减小了数据处理的繁杂又能保证最终结果的准确性。预处理应用程序设置的采集时间间隔为０．１ｓ，对每一个动作的采集时间为２５ｓ。考虑到用户在采集数据一开始与将要结束时的动作

不平稳可能对数据带来较大影响，前２ｓ２ｓ采集的数据将被舍弃不予分析。因原始加速度信号一般都含有噪声，为了提高数据分析结果的准确性，通常在原始加速度信号进行特征提取前对其进行去躁、归一化、加窗等预处理。通过加窗处理，不仅规整了加速度信号的长度，而且方便研究人员按照需要选择适宜的信号长度，这样有利于后续的特征提取。许多研究人员使所示。研究人员采集的加速度传感器信号由于采集者的动作力度不同造成加速度信号的幅度差异较大，这会对之后的分类识别造成负面影响，归一化技术可以调整加速度信号的幅度，按照一定的归一化算法可以使加速度信号的幅度限定在某一数值范围内，文献[２]在识别跑、站立、跳和走路这四种动作时对四种动作的加速度信号进行了归一化；文献[３]在进行手势识别时对手势动作的加速度信号进行了归一化处理。特征提取特征提取和选择模块的作用在于从加速度信号中提取出那些表征人体行为的特征向量，处于预处理模块和分类器模块之间，是人体行为识别过程中的一个重要环节，直接影响分类识别的效果。特征的提取方法具有多样性，对于不同的识别目的，研究人员会提取不同的特征，例如为了识别分类站立和跑步，研究人员通常会选取方差和标准差这类能够反映加速度信号变化大小的特征，而为了识别分类走路和跑步，研究人员通常会选取能量和均值这类能够反映加速度信号大小的特征。使用不同的特征表征行为会对分类识别效果产生不同的影响，因此寻找更加有效的特征一直是研宄人员关注的一个课题。通过查阅大量的文献，大致可以把加速度信

步态识别论文

课程论文步态识别学号：12426009 班级：通信122 ：楚舒琦目录摘要 (3) 一、背景介绍 (4)

二、相关研究 (4) 三、主题（算法） (5) 3.1基于线图模型的动态特征提取 (6) 3.2基于整体的静态特征提取 (8) 3.3识别 (9) 四、实验 (9) 五、结果讨论 (12) 六、总结 (12) 七、应用前景 (13) 八、技术难点及解决途径 (14) 8.1技术难点 (14) 8.2解决途径 (15) 九、参考文献 (16)

大数据融合各种算法整理汇总情况情况

数据融合各种算法及数学知识汇总粗糙集理论理论简介面对日益增长的数据库，人们将如何从这些浩瀚的数据中找出有用的知识？我们如何将所学到的知识去粗取精？什么是对事物的粗线条描述什么是细线条描述？粗糙集合论回答了上面的这些问题。要想了解粗糙集合论的思想，我们先要了解一下什么叫做知识？假设有8个积木构成了一个集合A，我们记： A={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8}，每个积木块都有颜色属性，按照颜色的不同，我们能够把这堆积木分成R1={红，黄，蓝}三个大类，那么所有红颜色的积木构成集合X1={x1,x2,x6}，黄颜色的积木构成集合X2={x3,x4}，蓝颜色的积木是：X3={x5,x7,x8}。按照颜色这个属性我们就把积木集合A进行了一个划分(所谓A的划分就是指对于A中的任意一个元素必然属于且仅属于一个分类），那么我们就说颜色属性就是一种知识。在这个例子中我们不难看到，一种对集合A的划分就对应着关于A中元素的一个知识，假如还有其他的属性，比如还有形状R2={三角,方块,圆形}，大小R3={大,中,小}，这样加上R1属性对A构成的划分分别为： A/R1={X1,X2,X3}={{x1,x2,x6},{x3,x4},{x5,x7,x8}} （颜色分类） A/R2={Y1,Y2,Y3}={{x1,x2},{x5,x8},{x3,x4,x6,x7}} （形状分类） A/R3={Z1,Z2,Z3}={{x1,x2,x5},{x6,x8},{x3,x4,x7}} （大小分类）上面这些所有的分类合在一起就形成了一个基本的知识库。那么这个基本知识库能表示什么概念呢？除了红的{x1,x2,x6}、大的{x1,x2,x5}、三角形的{x1,x2}这样的概念以外还可以表达例如大的且是三角形的{x1,x2,x5}∩{x1,x2}={x1,x2}，大三角{x1,x2,x5}∩{x1,x2}={x1,x2}，蓝色的小的圆形({x5,x7,x8}∩{x3,x4,x7}∩{x3,x4,x6,x7}={x7}，蓝色的或者中的积木{x5,x7,x8}∪{x6,x8}={x5,x6,x7,x8}。而类似这样的概念可以通过求交运算得到，比如X1与Y1的交就表示红色的三角。所有的这些能够用交、并表示的概念以及加上上面的三个基本知识(A/R1,A/R2.A/R3)一起就构成了一个知识系统记为R=R1∩R2∩R3，它所决定的所有知识是 A/R={{x1,x2},{x3,x4},{x5},{x6},{x7},{x8}}以及A/R中集合的并。下面考虑近似这个概念。假设给定了一个A上的子集合X={x2,x5,x7}，那么用我们的知识库中的知识应该怎样描述它呢？红色的三角？****的大圆？都不是，无论是单属性知识还是由几个知识进行交、并运算合成的知识，都不能得到这个新的集合X，于是我们只好用我们已有的知识去近似它。也就是在所有的现有知识里面找出跟他最像的两个一个作为下近似，一个作为上近似。于是我们选择了“蓝色的大方块或者蓝色的小圆形”这个概念：{x5,x7}作为X的下近似。选择“三角形或者蓝色的”{x1,x2,x5,x7,x8}作为它的上近似，值得注意的是，下近似集是在那些所有的包含于X的知识库中的集合

步态识别及其在智能视频监控中的应用

步态识别及其在智能视频监控中的应用步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，它是通过人们走路的姿态进行身份识别，与其它的生物特征识别技术相比，步态识别具有非接触、远距离和不容易伪装等优点，因而它比面像识别更适于智能视频监控系统。本文介绍步态识别的基本工作原理、软件算法、特点及与面像识别的比较、在智能视频监控中的应用及其发展等。人体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。指纹、眼虹膜与面像等是第一代生物特征，通常要求近距离的或者接触性的感知，如指纹需要接触指纹扫描仪，眼虹膜需要近距离地捕捉，而面像也不能距离远，否则不能提供足够的分辨率等。显然，在远距离的情况下，上述的人体生物特征将不可能被使用。但是，人的步态仍是可见的，且它可在被观察者没有觉察的情况下从任意角度进行非接触性的感知和度量。因此，步态识别是生物特征识别技术的一个新兴子领域。从视觉监控的观点来看，步态是远距离情况下最有潜力的生物特征，从而引起了国内外广大研究者们的浓厚兴趣。例如美国国防高级研究项目署DARPA在2000年资助的HID（Human Identification at a Distance）计划，它的任务就是开发多模式的、大范围的视觉监控技术以实现远距离情况下人的检测、分类和识别，以增强国防、民用等场合免受恐怖袭击的自动保护能力。步态识别基本介绍步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的“风格”上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。下面介绍步态识别的基本工作原理、软件算法、与面像识别的比较及特点、以及它在智能视频监控中的应用等。