[发明专利]步态识别方法和装置

权利要求书

1.一种步态识别方法，其特征在于，该方法包括：

训练样本视频图像得到步态码本；

获取待辨识人行走的前景图像序列；

提取前景图像序列的方向梯度直方图特征；

根据训练生成的步态码本以及方向梯度直方图特征，生成稀疏编码特征；

根据稀疏编码特征，得到待辨识人的身份。

2.根据权利要求1所述的步态识别方法，其特征在于，所述获取待辨识人行走的前景图像序列包括：

采集待辨识人行走视频图像；

提取视频图像中的前景图像；

检测前景图像中的待辨识人的前景图像；

跟踪待辨识人的前景图像，获取待辨识人行走的前景图像序列。

3.根据权利要求1所述的步态识别方法，其特征在于，所述提取前景图像序列的方向梯度直方图特征包括：

将前景图像序列的每个前景图像方形区域划分为相互重叠的子区域；

计算各个子区域像素点的梯度方向和强度；

统计各个子区域在各个方向划分中的强度之和并进行归一化，得到各个子区域的方向梯度直方图；

将各个子区域的方向梯度直方图串联成方向梯度直方图特征。

4.根据权利要求1所述的步态识别方法，其特征在于，所述根据训练生成的步态码本以及方向梯度直方图特征，生成稀疏编码特征包括：

根据训练生成的步态码本以及每一帧的方向梯度直方图特征，得到每一帧的稀疏编码；

将每一帧的稀疏编码进行整合，生成稀疏编码特征。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的步态识别方法，其特征在于，所述训练样本视频图像得到步态码本包括：

获取样本视频图像中的行人前景图像序列；

标注各个行人前景图像序列；

提取行人前景图像序列的方向梯度直方图特征；

根据方向梯度直方图特征，生成步态码本。

6.一种步态识别装置，其特征在于，该装置包括：

训练模块，用于训练样本视频图像得到步态码本；

获取模块，用于获取待辨识人行走的前景图像序列；

提取模块，用于提取前景图像序列的方向梯度直方图特征；

生成模块，用于根据训练生成的步态码本以及方向梯度直方图特征，生成稀疏编码特征；

识别模块，用于根据稀疏编码特征，得到待辨识人的身份。

7.根据权利要求6所述的步态识别装置，其特征在于，所述获取模块包括：

采集单元，用于采集待辨识人行走视频图像；

图像提取单元，用于提取视频图像中的前景图像；

检测单元，用于检测前景图像中的待辨识人的前景图像；

跟踪单元，用于跟踪待辨识人的前景图像，获取待辨识人行走的前景图像序列。

8.根据权利要求6所述的步态识别装置，其特征在于，所述提取模块包括：

划分单元，用于将前景图像序列的每个前景图像方形区域划分为相互重叠的子区域；

计算单元，用于计算各个子区域像素点的梯度方向和强度；

统计单元，用于统计各个子区域在各个方向划分中的强度之和并进行归一化，得到各个子区域的方向梯度直方图；

串联单元，用于将各个子区域的方向梯度直方图串联成方向梯度直方图特征。

9.根据权利要求6所述的步态识别装置，其特征在于，所述生成模块包括：

生成子单元，用于根据训练生成的步态码本以及每一帧的方向梯度直方图特征，得到每一帧的稀疏编码；

整合单元，用于将每一帧的稀疏编码进行整合，生成稀疏编码特征。

10.根据权利要求6-9任意一项所述的步态识别装置，其特征在于，所述训练模块包括：

图像序列获取单元，用于获取样本视频图像中的行人前景图像序列；

标注单元，用于标注各个行人前景图像序列；

特征提取单元，用于提取行人前景图像序列的方向梯度直方图特征；

码本生成单元，用于根据方向梯度直方图特征，生成步态码本。