论文研究-基于LBP和HOG特征分层融合的步态识别.pdf

时间:2022-09-27 05:43:52
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文件名称:论文研究-基于LBP和HOG特征分层融合的步态识别.pdf

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更新时间:2022-09-27 05:43:52

论文研究

针对步态能量图(GEI)在提取人体信息时只描绘出了轮廓信息,而丢失了内部特征的局限性,提出一种基于人体目标图像的局部二值模式(LBP)与方向梯度直方图(HOG)分层融合的GEI识别算法。该算法步骤包括:首先用光流法提取步态周期,获得一个周期的步态能量图(GEI);然后分三层提取GEI的LBP特征,得到三层的LBP图像;依次提取每层LBP图像的HOG特征,最后将每层提取的LBP和HOG特征融合,得到每层的新特征;最后将三个新特征依次融合成可以用于识别的最终特征。通过几种方法对CASIA和USF步态数据库的实验对比,提出的算法取得了更高的识别率。


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