计算机科学与探索 ›› 2018, Vol. 12 ›› Issue (1): 143-152.DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1610036
关桂珍+,杨天奇
GUAN Guizhen+, YANG Tianqi
摘要: 针对目前步态识别中极易受到服饰和携带物等影响的难题,提出一种基于Kinect获取骨骼模型的步态识别新方法。对步态3D骨骼模型提取人体总质心,并与在步态周期中富有运动特征的人体四肢分质心的活动信息结合,分别得到动态与静态特征。动态特征可看作是周期信号,使用小波分解和带高斯滤波的离散傅里叶变换进行频谱处理,消除了外界干扰并增强了特征之间的差异性。通过动态时间规整算法把步态骨骼特征投影到相异空间,用协同表示进行匹配和归一化加权融合,最后根据最近邻算法进行分类识别。实验证明,该方法与稀疏表示识别算法相比得到了较为理想的识别效果,为步态识别在身份认证的应用领域提供了可靠的理论基础。