一种轮廓变化图像小波矩的步态识别

陈　实　高有行

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％。

关键词：步态识别；运动历史图像；小波矩

中图分类号：TP391.41文献标志码：A文章编号：0253—987X(2009)01—0090—05