[發明專利]加權融合三通道特征步態表征方法

在審

• 申請號: 201811172826.0
• 申請日: 2018-10-09
• 公開（公告）號: CN109359578A
• 公開（公告）日: 2019-02-19
• 發明（設計）人: 呂卓紋;王一斌;邢向磊;王科俊
• 申請（專利權）人: 四川師范大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 長春眾邦菁華知識產權代理有限公司 22214
• 代理人: 王瑩

加權融合三通道特征步態表征方法，屬于模式識別技術領域。解決了現有步態表征方法識別率低的技術問題。本發明步態表征方法：先從步態視頻流中獲取行人的二值化輪廓序列，并將每幀圖像標準中心化；然后根據行人在行走中兩腿分離程度的周期性，檢測非正面步態周期，并在一個周期中采用光流能量圖提取步態的整體特征；再將每幀步寬時序信息編碼到RGB三通道，并將步寬信息投影到光流能量圖中，得到RGB三通道的步態表征圖像；最后對R、G通道的特征進行典型相關分析，得到的兩個向量執行加權融合，將融合后的結果與B通道特征進行典型相關分析，得到的兩個向量進行加權融合。該方法對表征非正面周期步態序列有效，能夠取得較好的識別性能。

技術領域

本發明屬于模式識別技術領域，具體涉及一種加權融合三通道特征步態表征方法。

背景技術

步態識別是近年來計算機視覺和生物特征識別領域一個備受關注的研究方向，它旨在根據人走路的姿勢進行身份識別^[1]。與其他生物特征識別技術相比，步態識別是生物特征識別中唯一可以遠距離識別的方法。并且，步態的非接觸性、不易偽裝、遠距離等優點，在智能視頻監控中有很大的應用前景。

然而，行人在行走過程中會受到外在環境和自身因素的影響，例如不同行走路面、不同分辨率、不同視角、不同服飾、不同攜帶物等因素。在上述影響因素存在的條件下，步態表征差異給步態識別帶來困難?？梢酝ㄟ^完備步態表征，盡可能提取有益于識別的步態信息，解決在不同行走條件下步態識別率低的問題。

為了完備步態表征，國內外提出了很多基于類能量圖的步態表征方法。類能量圖法不需要考慮人體模型結構和計算人體各部分的精確參數，它是周期性時空步態特征按照一定規則的累積類。類能量圖法在步態識別中得到廣泛的應用。經典的類能量圖法主要有：A.信息累計法：2006年，Han等人^[2]提出步態能量圖，將歸一化的一個周期圖像能量的疊加，像素的濃度為在該像素位置人體運動的能量，但這種方法的光流能量圖(GFI)丟失前后幀聯系的運動特征。2014年，Lee等人^[3]提出一種步態運動模式的統計學描述。計算步態周期中每幀每個像素的二項分布，所有像素的均值和方差的累積得到步態概率圖，但該方法同樣缺少幀間的時序特征。B.動態信息引入法：2011年，Lam等人^[4]將光流場引入到能量圖中，提出的步態流圖很好的表征了步態信息，但該計算復雜度較高。C.信息融合法：陳實等人^[5]提出彩色步態運動歷史圖描述步態的時空信息。它將單足站立為起點的單步周期長的單步運動歷史圖、對側足站立為起點的單步周期長的單步運動歷史圖和一個步態周期內的步態能量圖三種灰度圖像分別分配給R、G、B三個通道，實現數據的融合。2014年，Hofmann等人^[6]實現了深梯度直方能量圖和步態能量圖決策級融合，但丟失了部分步態信息。

與發明相關的公開報道包括：

[1]賁晛燁,徐森,王科俊.行人步態的特征表達及識別綜述[J].模式識別與人工智能,2012,25(1):71-81.

[2]Han J,Bhanu B.Statistical feature fusion for gait-based humanrecognition[C],Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference onComputer Vision and Pattern Recognition(CVPR),Washington,DC.IEEE,2004:II-842-II-847.

[3]Lee C P,Tan A W C,Tan S C.Gait probability image:An information-theoretic model of gait representation[J],Journal of Visual Communication andImage Representation,2014,25(6):1489-1492.