An image adaptive gait recognition method based on feature selection block processing technology field, block through the body region of the gait energy map, according to the statistical information of the training data without clothes and belongings that each state interference region, through block calculation of statistical information and automatic feature selection block with the training data information law statistics in the test, effectively overcomes the adverse effects for pedestrian clothing, carrying on gait recognition caused by the change of state, while retaining the features of a person's head, shoulders and other parts, improve the effectiveness of gait recognition. The invention does not need any prior knowledge of computational complexity than the feature selection method for gait recognition of existing unsupervised feature selection is reduced by 28%, while the average recognition rate is comparable to the existing gait recognition method based on supervised feature selection.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的是一种图像处理
的方法，具体是一种基于自适应特征块选 择的步态识别方法。
技术介绍
步态作为唯一可远程识别的生物特征，对于视频监控有着十分重要的应用。人的 步态不易伪装和隐藏，在监控过程中也不需要被观察者的配合，这些都为步态识别提供了 可靠的依据。现有的步态识别方法大多采用相似的步骤。通常，先对某个对象的步态视频 序列作前景与背景的分离处理；然后从前景区域的人体像素块中提取某种步态特征，通过 监督式学习的方法构建步态分类器；最后在进行身份识别时，从当前视频序列中提取同样 的步态特征送入分类器，从而得到行人目标的分类结果。现有方法一般采用相同行走状态 条件下的训练视频和测试视频来建立步态识别的工作框架。但是，在实际应用中测试视频 中人的衣着、携带物等状态往往会发生改变，呈现出不同于训练视频的行走状态，这是目前 步态身份识别的挑战问题。其主要原因是衣着、携带物状态的变化会导致人的外观、形状 的改变，进而在视频序列的前景与背景分离后会造成人体二值影像图的轮廓变化，给步态 识别带来不小的困难。在这种情况下，如何选择能够真实表征步态的特征，消除不相关...
【技术保护点】
１．一种基于自适应特征块选择的步态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、采用最小中位数平方法从视频的Ｎ帧图像序列Ｉ中恢复得到背景图像Ｂ（ｘ，ｙ），通过对当前图像帧和背景图像Ｂ（ｘ，ｙ）的提取函数值进行阈值化处理，提取出前景图像；第二步、对前景图像的每个连通块构建最小矩形框边界，并对矩形框中的图像采用ＨＯＧ行人检测器判断是否存在人体区域，对包含人体区域的矩形框进行尺度变换，由此获得的一系列固定大小的矩形图片就构成了二值步态序列；第三步、根据二值步态序列进行步态周期计算并生成步态模板图；第四步、对训练集每个对象的步态模板图进行人体结构分块，并建立各个分块的统计特征，然后对...
【技术特征摘要】
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