基于蚁群算法和遗传算法的步态识别研究(可复制论文).pdf

摘要总结。其次从运动检测、感兴趣区域提取与处理、步态周期分割和步态能量图几态识别算法,使用械腂甒算法对每个人体步态建模,然后使用前通过交叉概率和变异概率进行杂交和变异运算,实验结果表明该方法的正确识别最后,在菘舛匀植煌侗鹚惴ń辛舜罅康氖笛椋⒍允笛榻果进行了比较和分析,总结了多种识别技术在识别的有效性和计算复杂度等方面在计算机视觉和智能视频监控领域,步态识别是一个新兴的研究方向,它是根据人们走路的方式来进行人的身份识别。步态的分析与识别在安全领域、人机交互、动画、虚拟现实和医学等诸多领域有着重要的应用前景和巨大的经济价值。随着计算机信息技术的飞速发展,步态自动识别研究已经取得了很大的进展。为了提高识别的准确性,大多数研究都对步态特征的提取给予了较大的关注,而忽视了对识别算法的研究。本文结合国家自然科学基金资助项目,主要针对多种识别算法对步态特征识别性能的影响进行了探索性的研究。论文首先简要综述了步态识别技术,评述了在步态识别领域的一些主流方法和途径,讨论了步态识别应用的理论和方法,并对现有的识别技术进行了概括和个方面介绍了步态特征的提取过程。针对动态背景下的运动检测,使用混合高斯模型进行背景建模,大大提高了检测出来的步态特征的精度。在感兴趣区域提取与处理部分,采用全局搜索方法寻找最小人体矩形框,并对其进行归一化和中心化处理。在检测步态周期时,转化为求取步态序列信号自相关函数的周期。根据得到的步态序列构建步态能量图作为识别特征。本文的核心内容在于对多种识别技术的比较研究:,用这种方法的识别率可以达到%以上;首次把蚁群算法应用到步态识别中,该算法模拟了蚂蚁寻找食物的自适应过程,能够对输入的样本自动训练出聚类中心,这样就省去人工干预训练样本的过程,并且该方法的识别率较侗鹚惴ㄌ岣吡宋甯霭俜值悖挥靡糯惴ǘ砸先核惴ń杏呕每个蚂蚁编码成一个染色体,通过染色体适应度的大小进行选择淘汰操作,并且率在%以上。山东大学硕士学位论文
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像的处理效果、分类结果和运行速度,实验结果是令人满意的。本文的工作为如的优缺点,并形成结论:选择合适的识别算法可以大大提高步态特征的氯肥侗率。另外,本文提出的基于蚁群的识别算法还具有很强的抗干扰能力,解决了~般步态识别系统在这一方面的缺陷。本论文提出的新算法在很大程度上提高了图何选择合适的识别技术以达到最佳识别效果提供了重要的参考依据。关键词:步态识别;隐马尔可夫;蚁群算法;遗传算法山东大学硕士学位论文
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期:—灿论文作者签名:除导师签名:枞论文作者签名:邦关于学位论文使用授权的声明原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。期:本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。C苈畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑—!
第一章绪论步态分析的研究背景及意义司员工等。当前,用于个人身份鉴别主要依靠卡证缟矸葜ぁ⒐ぷ髦ぁ⒋⑿羁果在美国——墨西哥边境采用身份鉴别系统,可以每天查出件非法入境案件。人们希望有一种更加方便可靠的办法来进行身份鉴定。生物特征识别技术给这一变化时,具有一定的可变性,常见的行为特征有笔迹、声音、步态等。当前,信息安全显示出前所未有的重要性。身份鉴别是保证系统安全的必要前提,在国家安全、电子商务、政务、金融、司法等领域都具有重要的应用。如某人是否有权进入安全区域/系统,是否有权进行特定交易,是否是本国居民、公等兔苈氲仁侄危欢庑┦侄未嬖谛槐恪⒁滓攀А⒁姿鸹怠⒉豢啥梁兔码易被破解等诸多问题。因此,目前广泛使用的依靠证件、身份识别码,、口令等传统方法来确认个人身份的技术面临着严峻的挑战,并显得越来越不适应现代科技的发展和社会的进步。例如,美国一年有上亿美元福利款被人以假冒身份领取。据公司估计,每年约有亿美元的信用卡诈骗案发生,其中就包括利用丢失和被盗的信用卡犯罪,如果销售场所可以准确地鉴别持卡人的身份就会大大减少这类诈骗案的发生。另外,每年由于使用盗窃来的身份识别码斐傻囊贫缁巴ㄐ的损失高达亿美元。据估