[发明专利]一种基于隐马尔科夫模型的步态去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于隐马尔科夫模型的步态去噪方法，包含以下步骤：1)对步态轮廓高度进行归一化处理；2)对步态序列长度进行归一化处理；3)建立步态集合概率分布序列；4)初始化隐马尔可夫模型；5)估计混淆矩阵B；6)估计转移矩阵A；7)对步态进行后验估计；8)在步态后验估计的基础上进行步态回归。本发明建立步态轮廓概率分布，并将其看作步态的先验概率，使用隐马尔科夫模型的解码算法，找出每个步态图像所对应的步态先验概率，进而得到步态的后验估计，有效的去除了背包、大衣、肢体等缺失引入的步态噪声，有助于显著提高步态识别的准确率。

主权项

一种基于隐马尔科夫模型的步态去噪方法，其特征在于：包含以下步骤：步骤1：对采集到的步态轮廓高度进行归一化处理；步骤2：对采集到的步态序列长度进行归一化处理；步骤3：根据步骤2得到的归一化后的步态序列建立步态集合概率分布序列；步骤4：采用隐马尔可夫模型计算获得每个步态集合概率的阈值，根据得到的每个步态集合概率的阈值获得步态的先验估计的结果；步骤5：将步态集合和对应的步态集合概率分布相乘，再做二值化处理，得到步态集合的似然估计的结果；步骤6：结合步骤4中获得先验估计的结果和步骤5中获得的步态集合的似然估计的结果对步态进行后验估计；步骤7：在步态后验估计的基础上进行步态回归。