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基于核主元分析和支持向量机的步态识别算法

叶波  文玉梅  李平  
【摘要】:步态是唯一能被远距离识别的生物特征。根据运动人体的轮廓特征,该文提出了一种有效的步态识别算法。首先对每个序列进行运动轮廓抽取,从3个方向(水平、垂直、斜向)对时变的二维轮廓进行扫描,分别转换为对应的一维向量;采用核主元分析法(KPCA)提取步态的非线性特征,在此基础上采用线性支持向量机训练步态分类器组,最后用支持向量机组进行步态识别。在一组30人构成的混合步态数据库中进行实验,结果表明该算法具备快速、稳健特征,识别率达到了93%,具备实际应用价值。

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