[發明專利]一種基于超限學習機的步態識別方法

在審

• 申請號: 201811592241.4
• 申請日: 2018-12-25
• 公開（公告）號: CN109784206A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發明（設計）人: 鄧木清;李吉利;馮小仍;張敬;曹九穩
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T5/30
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱月芬

本發明公開了一種基于超限學習機的步態識別方法。本發明包括預處理、特征提取和分類識別，具體如下：所述預處理，用于獲取標準統一大小的運動目標輪廓序列，包括以下步驟：1?1.提取運動目標輪廓序列；1?2.圖像標準化；所述特征提取，用于獲得具有良好表征性的步態特征參數，包括以下步驟：2?1.提取步態周期；2?2.提取動作能量圖；2?3.通過2維主成分分析進行降維；所述采用核超限學習機(KELM)進行分類識別：3?1構建核超限學習機神經網絡模型；3?2.訓練核超限學習機神經網絡；3?3.分類識別。本發明提取的動作能量圖包含較多的動靜態信息，無需借助復雜的圖像處理過程，提取方式簡單，具有很好的表征性。

技術領域

本發明屬于模式識別技術領域，具體涉及一種基于超限學習機與動作能量圖的步態識別方法。

背景技術

近年來，生物特征識別技術的廣泛研究和應用，有力地促進了安全防范系統的智能化水平的提高與進步，作為生物特征的一種，步態是指人走路的姿態和方式，是一種可以通過視頻獲取的重要生物特征。相較于其他生物特征，采用步態作為生物特征可以在低分辨率的視頻圖像中對人身份進行辨識。不需要被監測人的配合及肢體上的物理接觸。同時步態難以偽裝、模仿或隱藏，并具有非侵犯性的特點。基于以上優點，步態可廣泛應用于監獄、機場、銀行等特殊場所的訪問控制和安全鑒定，在智能視覺監控方面也具有潛在的應用價值。此外，步態還能協助公安機關刑事偵查以及進行特定目標搜尋等。

當前，步態識別研究領域涌現了許多有價值的方法，但都存在一個不可避免的問題，即識別精度與計算效率的平衡問題。已有的很多步態識別方法，雖然可以達到很高的識別率，但同時也承擔著巨大的計算負荷，難以在實際監控環境中推廣使用。

發明內容

本發明的目的是克服現有步態識別技術存在的計算效率與識別精度不能共存的問題，實現計算效率與識別精度的優化平衡，提出一種更為快速準確的基于超限學習機的步態識別方法

本發明解決其技術問題所采用的技術方案如下：

步驟1.步態檢測；

所述步態檢測，用于獲取標準大小的運動目標圖像序列，包括以下步驟：

1-1.獲得步態運動目標輪廓序列；

1-1-1.采用中值濾波的方式從步態視頻序列中重構背景圖像；

設I是一個包含N幀的步態視頻序列，I^t表示步態視頻序列中的第t幅圖像；則背景圖像B(x,y)表達為：

1-1-2.利用當前視頻幀圖像與背景圖像B(x,y)進行差分運算，獲得步態二值圖像序列，其計算公式表達為：

其中，ε為設定的閾值，R^t(x,y)為第t幀的步態二值圖像，其中1表示步態運動區域，0表示背景；

1-1-3.形態學處理；

采用膨脹、腐蝕和區域填充等方法對步態二值圖像序列中的每一幀步態二值圖像R^t(x,y)進行形態學處理；

1-1-4、連通區域分析；

對經過形態學處理的步態二值圖像序列運用連通區域分析方法進一步去除噪聲獲得連通的運動目標區域；

1-1-5、檢測步態運動目標區域；

使用Canny算子檢測運動目標區域，獲得步態運動目標輪廓序列。

1-2.圖像標準化；

1-2-1.提取步態二值圖像序列中每一幀的運行目標圖像，并將其中的冗余幀圖像與干擾幀圖像去除，獲取運動目標圖像序列；