[发明专利]基于切向量的步态识别方法

权利要求书

1、一种基于切向量的步态识别方法，其特征在于具体步骤如下：

(1)目标抽取

对于已经过背景分离的步态帧进行目标抽取，得到一系列待处理的步态目标，其做法为：先确定目标的中心，再从该中心点分别向上和向下搜索以确定目标人物最高和最低点，然后在得到的目标高度的前提下利用一定长宽比例确定与中心点的左右距离，得到相对中心点上下左右四个距离，这四个距离确定了一个矩形框，包围着要抽取的目标人物；

(2)建立步态能量图，将步态能量图作为不同步态序列的代表；

(3)图像连续化

得到步态能量图后，进行图像连续化处理；

(4)确定具体变形

经过连续化处理后，每帧图像都是一个连续函数f(x、y)，然后采用下列变形平移、旋转、放缩、平行双曲变形和斜双曲变形中的一种或几种组合，来衡量步态的敏感因素；

(5)计算切距离

经过变形操作后，在这些变形组成的子空间上进行步态间切距离的计算；

(6)分类

将每对样本间的切距离计算出来后，根据最近临分类器把测试样本照到相应的类中。

2、根据权利要求1所述的基于切向量的步态识别方法，其特征在于所述步态间切距离的计算的步骤如下：设T_P，T_E是模式P，E的线性流形，则P，E间的切距离定义为两线性流形间的距离，即：

Dis(P,E)=minx∈TP,y∈TE||x-y||2---(7)]]>

把T_P，T_E写成：

T_P+(α_P)＝P+L_Pα_P                          (8)

T_E(α_E)＝E+L_Eα_E                           (9)

其中Lp=∂s(P.α)∂α|α=0=[∂s(P,α)∂α1,···,∂s(P,α)∂αm]α=0,]]>

LE=∂s(E,α)∂α|α=0=[∂s(E,α)∂α1,···,∂s(E,α)∂αm]α=0]]>

这是一个最小平方差问题，运用线性代数相关知识，得到：

αE=(LEPLPP-1LPE-LEE)-1(LEPLPP-1LPT-LET)(P-E)---(10)]]>

αP=(LPP-LPELEE-1LEP)-1(LPELEE-1LEET-LPT)(P-E)---(11)]]>

其中

LEE=LETLE,]]>LPE=LPTLE,]]>LEP=LETLP,]]>LPP=LPTLP.]]>L_E^T为L_E的转置，L_p^T为L_p的转置。

将(10)式、(11)式代入(8)式、(9)式进而再代入(7)式，即求得P，E间的切距离。

3、根据权利要求1所述的基于切向量的步态识别方法，其特征在于所述进行图像连续化处理的方法采用高斯函数法或双线性插值法。