基于SEF-GHEI及协同表示的步态识别研究
Gait recognition based on SEF-GHEI and synergy representation
1. 常州大学 信息科学与工程学院 数理学院, 江苏 常州 213164
2. 闽江学院 福建省信息处理与智能控制重点实验室, 福州 350108
摘要
将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题，但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息，导致识别率不高。针对此问题，提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征，在此基础上使用协同表示的方法训练，再通过计算测试样本的最小重构误差进行分类。实验结果表明，该方法在单一视角下步态识别准确率平均提高了1.315%，以及跨视角下步态识别准确率平均提高了6.51%，说明该方法是可行的。
基金项目
闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室开放课题资助项目(MJUKF201740)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0052
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第6期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1917-1920
文章编号: 1001-3695(2019)06-066-1917-04
发布历史
[2019-06-05] 印刷出版
引用本文
徐守坤, 邱亮, 石林, 等. 基于SEF-GHEI及协同表示的步态识别研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (6): 1917-1920. (Xu Shoukun, Qiu Liang, Shi Lin, et al. Gait recognition based on SEF-GHEI and synergy representation [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (6): 1917-1920. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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