第14卷第3期 智能系统学报 Vol.14 No.3 2019年5月 CAAI Transactions on Intelligent Systems May 2019 D0:10.11992/tis.201808012 网络出版地址：http:/kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.tp.20190419.1737.002.html 加权CCA多信息融合的步态表征方法 吕卓纹'，王一斌，邢向磊2，王科俊 (1.四川师范大学工学院，四川成都610068：2.哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨150001) 摘要：为了解决步态识别中步态表征不完备的问题，提出了一种新的步态表征方法。该方法是在步态流图的 基础上，将能够表征时序信息的步宽特征编码到颜色空间.得到三通道的彩色类能量图，采用典型相关分析将 多通道信息融合成单通道，同时去除了特征间的冗余信息.得到了更丰富的有益识别的步态特征。实验结果表 明，提出的新方法能够有效提取步态特征，步态识别率得到显著提高。 关键词：步态表征：步态流图：时序信息；信息编码：颜色空间；类能量图：典型相关分析：单通道 中图分类号：TP391.41文献标志码：A文章编号：1673-4785(2019)03-0449-06 中文引用格式：吕卓纹，王一斌，邢向磊，等.加权CCA多信息融合的步态表征方法.智能系统学报，2019,14(3)：449-454. 英文引用格式：LYU Zhuowen,.WANG Yibin,,XING Xianglei,ctal.A gait representation method based on weighted CCA for multi-information fusion[J].CAAI transactions on intelligent systems,2019,14(3):449-454. A gait representation method based on weighted CCA for multi-information fusion LYU Zhuowen',WANG Yibin',XING Xianglei,WANG Kejun? (1.School of Engineering,Sichuan Normal University,Chengdu 610068,China;2.College of Automation,Harbin Engineering Uni- versity,Harbin 150001,China) Abstract:In this paper,we propose a new gait representation method to address the problem of incomplete gait repres- entation in current gait recognition technologies.The proposed method is based on gait flow images in which step-width timing information is encoded into the color space to obtain a three-channel colored class energy image.Multi-channel information can be fused into a single channel by canonical correlation analysis,whereby redundant feature information is removed.This process enriches the gait features and enables better recognition.Experimental results show that the proposed method effectively characterizes the gait features and significantly improves the recognition rate. Keywords:gait representation;gait flow image;time information;information coding;color space;class energy image; canonical correlation analysis;single channel 由于步态容易受到物体遮挡、衣着、视角和 Zhang提出主动能量图(active energy image,.AE), 携带物等协变量因素的影响，提取到的步态特征 前后帧间信息得到保留，可有效避免背包衣着等 呈现很强的类内变化。为了解决这一问题，需 的影响，但丢失了步态图像的静态特征。为了克 要设计出更好的步态表征方法，使其更完备地表 服衣着变化的影响，Bashir等提出步态熵图(gait 达有利于识别的步态特征4。近年来，基于类能 entropy image,Genl),GEI的动态及静态信息得到 量图的方法是步态识别领域中的初级特征提取技 有效分割。Lamthw等io提出步态流图(gait flow 术之一。Han等m将归一化的一个周期步态图像 image,GFI),即将光流场引入到步态类能量图中 叠加，提出步态能量图(gait energy image,GEI),像 提取步态特征。Lee等计算像素的均值和方 差，累积周期中的每帧提出步态概率图(gait prob- 素的浓度代表在该像素位置人体运动的频率。 ability image,,GPI),该方法表征步态帧间时序信息 收稿日期：2018-08-15.网络出版日期：2019-04-22 基金项目：四川省教育厅科研基金项目(18ZB0488) 不完备。Deng等uI计算周期步态轨迹参数提出 通信作者：吕卓纹.E-mail:695946953@qq.com. 步态动态图(gait dynamics graph,.GDG),但是三维DOI: 10.11992/tis.201808012 网络出版地址: http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.tp.20190419.1737.002.html 加权 CCA 多信息融合的步态表征方法 吕卓纹1 ，王一斌1 ，邢向磊2 ，王科俊2 （1. 四川师范大学 工学院，四川 成都 610068; 2. 哈尔滨工程大学 自动化学院，黑龙江 哈尔滨 150001） 摘 要：为了解决步态识别中步态表征不完备的问题，提出了一种新的步态表征方法。该方法是在步态流图的 基础上，将能够表征时序信息的步宽特征编码到颜色空间，得到三通道的彩色类能量图，采用典型相关分析将 多通道信息融合成单通道，同时去除了特征间的冗余信息，得到了更丰富的有益识别的步态特征。实验结果表 明，提出的新方法能够有效提取步态特征，步态识别率得到显著提高。 关键词：步态表征；步态流图；时序信息；信息编码；颜色空间；类能量图；典型相关分析；单通道 中图分类号：TP391.41 文献标志码：A 文章编号：1673−4785(2019)03−0449−06 中文引用格式：吕卓纹, 王一斌, 邢向磊, 等. 加权 CCA 多信息融合的步态表征方法[J]. 智能系统学报, 2019, 14(3): 449–454. 英文引用格式：LYU Zhuowen, WANG Yibin, XING Xianglei, et al. A gait representation method based on weighted CCA for multi-information fusion[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2019, 14(3): 449–454. A gait representation method based on weighted CCA for multi-information fusion LYU Zhuowen1 ，WANG Yibin1 ，XING Xianglei2 ，WANG Kejun2 (1. School of Engineering, Sichuan Normal University, Chengdu 610068, China; 2. College of Automation, Harbin Engineering Uni￾versity, Harbin 150001, China) Abstract: In this paper, we propose a new gait representation method to address the problem of incomplete gait repres￾entation in current gait recognition technologies. The proposed method is based on gait flow images in which step-width timing information is encoded into the color space to obtain a three-channel colored class energy image. Multi-channel information can be fused into a single channel by canonical correlation analysis, whereby redundant feature information is removed. This process enriches the gait features and enables better recognition. Experimental results show that the proposed method effectively characterizes the gait features and significantly improves the recognition rate. Keywords: gait representation; gait flow image; time information; information coding; color space; class energy image; canonical correlation analysis; single channel 由于步态容易受到物体遮挡、衣着、视角和 携带物等协变量因素的影响，提取到的步态特征 呈现很强的类内变化[1-3]。为了解决这一问题，需 要设计出更好的步态表征方法，使其更完备地表 达有利于识别的步态特征[4-6]。近年来，基于类能 量图的方法是步态识别领域中的初级特征提取技 术之一。Han 等 [7]将归一化的一个周期步态图像 叠加，提出步态能量图 (gait energy image, GEI)，像 素的浓度代表在该像素位置人体运动的频率。 Zhang[8]提出主动能量图 (active energy image, AEI)， 前后帧间信息得到保留，可有效避免背包衣着等 的影响，但丢失了步态图像的静态特征。为了克 服衣着变化的影响，Bashir 等 [9]提出步态熵图 (gait entropy image, GenI)，GEI 的动态及静态信息得到 有效分割。Lamthw 等 [10]提出步态流图 (gait flow image, GFI)，即将光流场引入到步态类能量图中 提取步态特征。Lee 等 [11]计算像素的均值和方 差，累积周期中的每帧提出步态概率图 (gait prob￾ability image, GPI)，该方法表征步态帧间时序信息 不完备。Deng 等 [12]计算周期步态轨迹参数提出 步态动态图 (gait dynamics graph, GDG)，但是三维 收稿日期：2018−08−15. 网络出版日期：2019−04−22. 基金项目：四川省教育厅科研基金项目 (18ZB0488) 通信作者：吕卓纹. E-mail：695946953@qq.com. 第 14 卷第 3 期 智 能 系 统 学 报 Vol.14 No.3 2019 年 5 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems May 2019