[发明专利]基于高频超分辨率的低分辨率步态识别方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种低分辨率的步态识别方法。

背景技术

步态识别技术是目前唯一的能够进行远程识别生物特征的认证技术，在社会安全领域里有着很大的应用前景。相比于其他生物特征认证技术，步态识别最大的优势就是能够进行远程(＞5m)识别。步态识别新近的一些方法中基于步态能量图(Gait Energy Image，GEI)的方法具有一定的优势【8】。他能够避免步态周期不易确定的特点，能够通过平均的方法消除存在于单帧图像上的噪声。

基于超分辨率的步态识别技术，是新近提出来的一项技术。它的意义在于，当摄像设备获得的测试图像的分辨率不足或者不够清晰时，以及目标离摄像设备较远时，利用超分辨率技术来处理这些测试图像将它们转化为清晰的高分辨率的图像，再提供给步态识别。这样能够保证步态识别在图像不够清晰的情况下仍然能够有足够的识别准确率。

基于超分辨率的步态识别技术的研究，涉及到模式识别，人工智能，机器学习，机器视觉等热门领域。进行这个方面的研究能够促进上述科研方向的发展。另外，基于超分辨率的步态识别技术为建立一个实用的步态识别系统提供了基础，具有很高的实用价值。

下面列出一些相关的研究文献：

1、陈德铭，张军平，基于残差邻域嵌入的超分辨率算法，广西师范大学学报，24卷4期(2006/12211-214)

2、YuetingZhuang，Jian Zhang，FeiWu，Hallucinating faces：LPHsuper-resolution and neighbor reconstruction forresidue compensation.PatternRecognition 40(2007)3178-3194

3、浦剑，张军平，超分辨率研究综述，大海海事大学学报，待发表，2008

4、S.T.Roweis，L.K.Saul，“Nonlinear Dimensionality Reduction by LocallyLinear Embedding，”Science，2000，vol.290，no.5500，pp.2323-2326.

5、Sam T.Roweis，Lawrence K.Saul，Nonlinear DimensionalityReductionbyLocally Linear Embedding

6、Liang Wang，Tieniu Tan，Senior Member，IEEE，WeimingHu，and HuazhongNing.Automatic Gait Recognition.Based on Statistical Shape Analysis.IEEE Transactionson Image Processing，2003，12(9)：1120～1131

7、Wang Liang，HuWeiming，Tan Tieniu.Gait-Based Human Identification.CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS，2003，26(3)：353-360

8、Z.Liu and S.Sarkar，Simplest representation yet for gait recognition：Averaged silhouette，″in Proc.IEEE International Conference on PatternRecognition，2004，vol.4，pp.211-214.

9、H.Chang，D.Y.Yeung，Y.Xiong，Super-resolution through neighborembedding，″in：Proceedings of the IEEE Computer Society Conference onComputer Vision and Pattern Recognition(CVPR)1，2004，pp.275-282.

10、W.T.Freeman，E.C.Pasztor，O.T.Carmichael，Learning Low-Level Vision，″International Journal of Computer Vision，2000，vol.40，no.1，pp.25-47.

发明内容

本发明针对步态识别中需要提高识别距离的问题，提出了一种超分辨率方法，以提高步态识别的有效距离和准确率。