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摘要
为了准确快速地进行运动人体的步态识别,提出了一种基于主分量分析(PCA)和统一Hu矩融合的步态识别算法。将人体髋关节以下作为感兴趣区域,对图像序列中运动人体的感兴趣区域进行了分割,并提取主分量外形特征,同时计算感兴趣区域的统一Hu不变矩特征,将二者结合,构成步态序列的特征空间,采用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别,通过MATLAB仿真实验验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法识别速度快,具有较高的识别率。
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为了准确快速地进行运动人体的步态识别,提出了一种基于主分量分析(PCA)和统一Hu矩融合的步态识别算法。将人体髋关节以下作为感兴趣区域,对图像序列中运动人体的感兴趣区域进行了分割,并提取主分量外形特征,同时计算感兴趣区域的统一Hu不变矩特征,将二者结合,构成步态序列的特征空间,采用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别,通过MATLAB仿真实验验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法识别速度快,具有较高的识别率。
