音视频-编解码-基于图像序列的人体步态识别方法研究.pdf

在现代音视频领域中，人体步态识别技术作为一种新兴的生物识别手段，正受到越来越多的关注。步态识别技术相较于传统的面部识别或指纹识别，具有非接触、远距离识别的优点，在安全监控、身份验证等场景中具有广阔的应用前景。本文档《音视频-编解码-基于图像序列的人体步态识别方法研究.pdf》深入研究了基于图像序列的人体步态识别方法，探讨了包括多区域形状特征识别、Radon变换、遗传算法优化的减法聚类、能量图以及球形支持向量机和模糊超球分类算法等多种技术路径，旨在提高步态识别的准确性和效率，为相关领域提供理论和实践上的支持。 多区域形状特征的步态识别方法将人体步态的侧影图像细分为不同子区域，基于人体结构进行等分，并提取每个区域的形状特征。通过分析这些区域形状特征的变化，构建特征向量，以识别不同的步态模式。该方法依赖于对人体结构的准确分割和特征提取，因此对图像预处理的要求较高。 接着，Radon变换在步态识别领域的应用，是通过捕捉特定角度下图像的投影信息，反映人体行走时的角度变化，尤其是四肢的动态摆动。通过这种变换，可以构建步态模板，并从中提取特征，从而实现对步态的识别。这种方法对角度变化较为敏感，能够在一定程度上抵抗行走速度变化对识别结果的影响。 遗传算法优化的减法聚类与主要行走姿势识别方法，是通过改进遗传算法进行减法聚类，优化参数以提高聚类效果，再结合聚类的主要行走姿势匹配来实现步态识别。这种方法的优势在于聚类过程的自动化和优化，能够适应不同的行走姿势，提高识别的准确性。 基于能量图的步态识别方法则是利用图像加法、加减混合等操作构建低噪声的能量图，如关键帧能量图和标准差能量图。通过对能量图的分析，能够有效提取步态特征，具有良好的识别性能。此方法的优势在于能够有效提取特征，减少噪声对识别结果的影响。 球形支持向量机和模糊超球分类算法是本文提出的新决策规则，提高了球形支持向量机的分类准确性，而基于核的模糊超球分类算法在效率和准确性上优于传统算法。这两种超球分类方法的应用，进一步提升了步态识别的效果。 综合上述多种技术路径，本文不仅从图像处理和特征提取层面提供了新的思路，而且在机器学习算法的选择和优化上也有所突破。这些方法的提出，为人体步态识别技术的发展注入了新的活力，尤其是在安全监控和身份验证系统中，具有提升识别能力及安全性的重大意义。 关键词如图像序列分析、步态特征、形状特征提取、变换方法、聚类算法以及分类算法，都是步态识别研究中不可或缺的核心要素。通过这些关键词，研究者们可以快速地把握当前研究的热点和难点，为未来的研究方向提供思路和方向。在实际应用中，各种技术手段的综合应用和优化，将是提升步态识别系统性能的关键。随着计算能力的不断增强和算法的不断进步，未来的人体步态识别技术有望在更多领域得到广泛应用，为人们的生活和工作带来更多便利和安全保障。