于仕琪中科院博士毕业论文

### 步态识别技术及其应用 #### 一、引言 随着社会的发展和技术的进步，智能视觉监控技术在公共安全领域发挥着越来越重要的作用。其中，步态识别技术因其能够在较远距离内识别个体身份的独特优势而备受关注。步态识别不仅能够提升监控系统的智能化水平，还能在多种场景下为安全防范提供支持。然而，步态识别技术仍面临诸多挑战，尤其是如何在不同视角、衣着变化、携带物品变化等复杂环境下保持识别的准确性与稳定性。 #### 二、步态识别难点解析 步态作为一种动态的行为特征，其本身具有很高的变异性。这种变异性主要体现在以下几个方面： 1. **视角变化**：当观察角度发生变化时，人体轮廓和运动模式也会随之改变，这对识别算法提出了极高要求。 2. **衣着变化**：不同的服装会对人体轮廓产生遮挡效应，进而影响步态特征的提取。 3. **携带物品**：手持物品或背包等外部负载会对步态产生影响，导致特征偏离。 4. **光照变化**：光线条件的变化会影响图像质量，进一步影响步态特征的准确捕捉。 5. **时间变化**：随着时间推移，个人的步态特征可能会发生变化。 #### 三、步态识别算法评价框架 鉴于当前步态识别领域的研究尚不成熟，缺乏统一的评价标准，于仕琪在其博士论文中提出了一套步态识别算法评价框架。该框架主要包括以下部分： 1. **大规模步态数据库**：CASIA步态数据库数据集B，包含了丰富的样本数据，为算法评价提供了坚实的基础。 2. **三组实验设计**：针对视角变化、衣着变化以及携带物品变化等常见变化情况设计了具体的实验方案。 3. **评价指标体系**：制定了一系列量化指标，用于评估算法在面对不同变化因素时的表现。 这套框架不仅可以帮助研究人员更客观地评估现有算法的有效性，还可以指导未来步态识别算法的设计与优化。 #### 四、视角变化的影响分析 论文中详细探讨了视角变化对步态识别性能的影响，并得出了以下结论： 1. **最佳视角确定**：通过大量实验发现，侧面视角是步态识别中最优的选择。侧面视角下的步态特征最为稳定，且具有较高的区分度。 2. **视角与识别率的关系模型**：建立了视角与识别率之间的数学模型，为理解视角变化对识别性能的影响提供了理论依据。 #### 五、解决视角变化的方法 为了解决视角变化带来的问题，论文中提出了一种线性模型和一种非线性模型，用以将某一视角下的步态数据转换到另一视角下。这种方法有效地解决了测试数据视角与注册数据视角不一致的问题，提高了算法的鲁棒性。 #### 六、基于步态的性别识别探索 除了上述核心内容外，于仕琪还对其博士论文中涉及的另一个新方向——基于步态的性别识别进行了简要介绍。尽管这一领域尚处于起步阶段，但其潜在的应用价值不容忽视。通过对步态特征进行分析，可以较为准确地判断出个体的性别，这对于某些特定场合的安全管理具有重要意义。 #### 七、结论 于仕琪的博士论文对步态识别领域做出了重要贡献。通过提出一套全面的步态识别算法评价框架，不仅为该领域的研究提供了有价值的参考工具，也为解决视角变化这一难题提供了有效的解决方案。未来随着技术的不断进步，步态识别技术有望在更多场景中得到广泛应用。