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基于Hausdorff距离的人体步态识别

陈实  黄万红  
【摘要】:现有的步态识别方法对行人轮廓匹配的鲁棒性差,导致识别率不高.文章提出了基于Hausdorff距离的行人步态自动识别方法.首先提取了行人二值轮廓序列;然后采用轮廓参考点分布直方图间的距离、参考点集之间Hausdorff距离度量轮廓形状间的匹配度;继而通过步态的周期性分析选取关键姿态,计算出的关键姿态轮廓集间Hausdorff距离结合窗口搜索策略实现了步态的分类和识别.分别在小型CASIA室外步态数据库和大型Soton室内库上进行了实验,提出算法的正确识别率分别可达到91.25%和88.16%.与相关文献的比较分析表明算法是有效的.

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