基于聯(lián)合多特征字典稀疏變數(shù)的步態(tài)識(shí)別算法
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標(biāo)簽：識(shí)別算法(10314)
現(xiàn)有的步態(tài)識(shí)別算法多采用模型特征或整體特征進(jìn)行單一特征提取，在多視角等實(shí)際情況中算法魯棒性較差、識(shí)別率較低。針對(duì)這一問題，本文提出了一種基于聯(lián)合多特征字典稀疏表示的步態(tài)識(shí)別算法。該算法選擇三種不同粒度的特征：均值形狀PMS、步態(tài)能量圖GEI與自建特征·區(qū)域面積序列RAS，構(gòu)建特征訓(xùn)練字典并對(duì)特征樣本進(jìn)行多任務(wù)聯(lián)合稀疏表示，最后通過計(jì)算最小累計(jì)殘差得到測(cè)試樣本類別，實(shí)現(xiàn)特征層融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比單一特征提取與識(shí)別，所采用的多特征聯(lián)合識(shí)別方法識(shí)別率更高，且在多視角下具有一定魯棒性，實(shí)現(xiàn)了特征之間的信息互補(bǔ)。
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