面向真实监控环境的前视步态识别方法

doi:10.3969/j.issn.1000-565X.2015.01.016

华南理工大学学报（自然科学版） ›› 2015, Vol. 43 ›› Issue (1): 99-104.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2015.01.016

面向真实监控环境的前视步态识别方法

姜颖军王建新郭克华

中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙 410083

收稿日期:2014-05-19 修回日期:2014-08-03 出版日期:2015-01-25 发布日期:2014-12-01
通信作者: 姜颖军（1972-），男，博士，高级工程师，主要从事机器学习研究 . E-mail:124601037@csu.edu.cn
作者简介:姜颖军（1972-），男，博士，高级工程师，主要从事机器学习研究 .
基金资助:
国家自然科学基金青年科学基金资助项目（ 61202341/F020508 ）；国家自然科学基金重点资助项目（ 61232001/F02 ）

A Novel Front-view Gait Recognition Approach in Real Surveillance Environments

Jiang Ying-jun Wang Jian-xin Guo Ke-hua

School of Information Science and Engineering ， Central South University ， Changsha 410083 ， Hunan ， China

Received:2014-05-19 Revised:2014-08-03 Online:2015-01-25 Published:2014-12-01
Contact: 姜颖军（1972-），男，博士，高级工程师，主要从事机器学习研究 . E-mail:124601037@csu.edu.cn
About author:姜颖军（1972-），男，博士，高级工程师，主要从事机器学习研究 .
Supported by:
Supported by the National Natural Science Foundation for Young Scholars of China （ 61202341/F020508 ） and the State Key Program of National Natural Science Foundation of China （ 61232001/F02 ）

摘要/Abstract

摘要： 真实监控环境下，行人前视步态比侧视步态更常见 . 现有步态识别方法主要针对侧视步态而非前视步态 . 为此，文中根据行人步态统计特征，提出了一种基于自动视角转换的前视步态识别方法 . 该方法通过计算行人步态能量图、行走迹线和步态视角，提取经视角转换后同一视角下的步态特征并进行比对识别 . 实验结果表明，在真实监控环境且单目监控摄像机参数未知的情况下，该方法对前视步态的正确识别率达 81% ，每秒可识别 21 帧，具有良好的识别效果 .

关键词: 步态识别, 生物识别, 步态能量图, 视角不变性, 特征提取

Abstract: In real monitoring circumstances ， pedestrians ’ front-view gaits are more common than lateral-view ones. As the existing gait recognition methods are mainly focused on lateral-view gaits instead of front-view gaits ，a new front-view gait recognition method on the basis of automatic perspective conversion is proposed according
to the statistics of pedestrians ’ gait features. Through calculating pedestrians ’ gait energy images ， walking
trajectories and gait view angles ， this method extracts and recognizes gait features under the same view angle
after the transformation of view angles. Experimental results show that the proposed method works well under
real monitoring circumstances when the parameters of monocular camera are unknown ， and that it achieves a
recognition rate for front-view gait of 81% and an identified frame number of 21 per second.

Key words: gait recognition, biological recognition, gait energy image, view invariant, feature extraction

姜颖军王建新郭克华. 面向真实监控环境的前视步态识别方法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2015, 43(1): 99-104.

Jiang Ying-jun Wang Jian-xin Guo Ke-hua. A Novel Front-view Gait Recognition Approach in Real Surveillance Environments[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2015, 43(1): 99-104.

[1]	刘乙奇, 黄志鹏, 于广平, 等. 全生命周期污泥膨胀的智能检测和诊断分析[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2022, 50(6): 91-99,110.
[2]	孔祥玉, 陈雅琳, 罗家宇, 等. 基于偏最小二乘的多特性复杂过程监测方法研究[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2022, 50(6): 100-110.
[3]	孙晓贺, 施成华, 刘凌晖, 等. 基于改进的种子填充算法的混凝土裂缝图像识别系统[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2022, 50(5): 127-136,146.
[4]	张艳, 吴洛天, 王年, 等. 基于多模块关系网络的2D足迹分类[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2021, 49(6): 66-76.
[5]	莫海军陈杰王顺栋. 结合点云纹理信息的快速点特征直方图描述子算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2021, 49(6): 56-65,76.
[6]	杨俊美雷杨陈习坤. 基于Flatten-CNN的语音带宽扩展研究[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2021, 49(11): 87-94.
[7]	杨圣豪, 吴玥悦, 毛佳昕, 等. 基于半监督学习的涉及未成年人案件文书识别方法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2021, 49(1): 29-38,46.
[8]	崔冬, 王明, 李刚, 等. 基于多级深度特征与随机游走的显著性检测[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2020, 48(8): 49-55.
[9]	郭明军, 李伟光, 杨期江, 等. PCA 的幅值滤波特性及在转子特征提取中的应用[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2020, 48(5): 125-133.
[10]	郭明军, 李伟光, 杨期江, 等. 基于稀疏算法的大型转子多工况轴心轨迹提纯[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2020, 48(4): 45-53.
[11]	程洪超, 吴菁, 刘乙奇, 等. 面向污水处理过程的预测元-RVM 故障诊断建模[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2020, 48(3): 10-17.
[12]	孙朝云, 裴莉莉, 李伟, 等. 基于改进 Faster R-CNN 的路面灌封裂缝检测方法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2020, 48(2): 84-93.
[13]	梅园叶登攀刘昌瑞. 加密域图像检索技术综述 [J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2018, 46(5): 78-86.
[14]	邝泳聪李家裕梁经伦欧阳高飞. 基于旋转立体视觉的元件针脚精密定位方法 [J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2018, 46(2): 44-52,58.
[15]	牛海清吴炬卓许佳郑文坚. 基于Radon 和Fourier-Mellin 变换的电缆终端红外图像识别[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2016, 44(8): 47-52,59.

面向真实监控环境的前视步态识别方法

A Novel Front-view Gait Recognition Approach in Real Surveillance Environments

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价