[发明专利]基于运动时序能量图的步态识别方法

权利要求书

1.一种基于运动时序能量图的步态识别方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

步骤A：对输入的行人序列图进行背景减除和前景对齐预处理操作后，获得了尺寸统一规范的侧影图像；通过检测腿部区域的平均宽度的极值点来检测步态周期；

步骤B：检测完步态周期后，计算运动信息能量图来表征步态的动态信息和静态信息；

步骤C：将运动信息能量图映射到连续的RGB通道生成运动时序能量图；

步骤D：将运动时序能量图作为步态特征，用最近邻分类器进行分类识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于运动时序能量图的步态识别方法，其特征在于：所述步骤A的具体步骤如下：

步骤A01：首先计算经过预处理后的每一帧行人序列的腿部区域的平均宽度，其中，两腿彼此分开的距离最远时，腿部区域的平均宽度值最大，当两腿几乎重叠时，腿部区域的平均宽度值最小；

步骤A02：接着将平均宽度随步态帧变化的图像变平滑，再求一阶导，导数左右符号有正负变化或导数为零的点就是极值点，将极值点所对应的帧记为关键帧，即相邻关键帧之间的距离就是1/4步态周期，后续生成步态时序图时需要用到关键帧。

3.根据权利要求1所述的一种基于运动时序能量图的步态识别方法，其特征在于：所述步骤B的具体如下：

运动信息能量图的第一帧为步态序列的第一帧图像，从第二帧开始，当前帧的运动信息能量图为当前帧的差分图和前一帧的运动信息能量图的叠加；

运动信息能量图的具体计算过程为：

将步态序列表示为B＝{B₀,B₁,...B_N-1}，其中B_t表示输入的第t帧图像，t＝0所对应的M_t为第一帧图像，l是一个限定在区间[0,1]范围内的权重参数；D_t表示差分图，反映了第t帧的运动；从计算公式能够看出，运动信息能量图是通过递归地过滤步态中的信息计算得到，能够被连续地更新；运动信息能量图既包含了步态的动态信息，也包含了静态信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于运动时序能量图的步态识别方法，其特征在于：所述步骤C的具体步骤如下：

步骤C01：计算完运动信息能量图后，先将1/4步态周期中每一帧的腿部区域的平均宽度映射到[0，1]区间，以此来表示两个关键帧之间的相对位置；

步骤C02：根据每一帧在时间域中所对应的位置，给每一帧分配不同的权重将它们映射到不同的通道上；为了可视化，选取红绿蓝三个彩色通道，将不同的权重赋给每一帧生成彩色运动信息能量图，此时，将人的运动信息映射到连续变化的RGB空间；

步骤C03：所有1/4周期中彩色运动信息能量图求和取均值得到运动时序能量图；利用该运动时序能量图将行人的步态的静态信息、动态信息和时序信息表征出来，能够更加准确地进行后续的分类识别。

5.根据权利要求1所述的一种基于运动时序能量图的步态识别方法，其特征在于：步骤D的具体步骤如下：

步骤D01：将运动时序能量图作为步态特征，通过计算特征向量的欧式距离来进行相似性度量，用最近邻分类器进行分类识别；

步骤D02：对步态特征进行PCA+LDA降维后进行相似性度量，再用最近邻分类器进行分类识别。