[發明專利]基于人體輪廓的人物識別方法

無效

• 申請號: 200910053322.1
• 申請日: 2009-06-18
• 公開（公告）號: CN101587541A
• 公開（公告）日: 2009-11-25
• 發明（設計）人: 孫兵;李科;史文歡;劉允才
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 上海交達專利事務所
• 代理人: 毛翠瑩

1.一種基于人體輪廓的人物識別方法，其特征在于，包括如下具體步驟：

1)首先把目標人物的視頻讀入計算機，再對視頻進行背景建模與背景實時更新，采用當前幀與背景幀相減的方法得到目標人物的人體輪廓前景圖像；調用OpenCV中的功能函數，將人體輪廓前景圖像中存在的空洞和零散白點去除；

2)從人體輪廓前景圖像中提取人體輪廓的特征，將每個人體輪廓最左面的點與最右面的點的距離作為該人體輪廓的寬度，最上面的點與最下面的點的距離作為該人體輪廓的高度；選擇人體輪廓水平方向的變化作為劃分步態周期的標志；按人體輪廓的寬度和高度將人體輪廓圖像扣出；保持高寬比不變，將所有人體輪廓圖像縮放到同一大??；

3)分別將每個步態周期內得到的所有人體輪廓圖像的灰度值相加再除以步態周期內人體輪廓圖像的個數，得到與該步態周期對應的步態能量圖；

4)依據步態能量圖的大小把步態能量圖劃分為大小相同的若干個單元，相鄰的單元組成一個區域，區域之間允許擁有相同的單元；求出每個單元的梯度直方圖，然后對每個區域內的單元梯度直方圖進行歸一化，得到步態能量圖的梯度直方圖；

5)將步態能量圖的梯度直方圖分為兩部分：一部分用作訓練，一部分用作識別；對訓練用的步態能量圖的梯度直方圖進行主元分析，從中提取能代表人體輪廓信息的特征向量，構成轉換矩陣；利用轉換矩陣對訓練用的步態能量圖的梯度直方圖進行降維，得到訓練好的步態數據，將轉換矩陣和訓練好的步態數據儲存起來；同時，利用轉換矩陣對待識別的步態能量圖的梯度直方圖進行降維，得到待識別的步態數據，再與訓練好的步態數據進行最近鄰匹配，完成人體輪廓的人物識別。