第6卷第5期 智能系统学报 Vol.6 No.5 2011年10月 CAAI Transactions on Intelligent Systems 0ct.2011 doi:10.3969/j.issn.16734785.2011.05.007 基于频谱分析的Procrustes统计步态识别算法 杨静12，阮秋琦，李小利2 (1.北京交通大学信息科学研究所，北京100044：2.北京交通大学现代信息科学与网络技术北京市重点实验室，北 京100044) 摘要：在信息安全越加重要的现代社会，步态识别以其特有的优势作为一种身份识别手段，得到了很多关注.提出 一种基于Procrustes均值形状的傅里叶频谱分析(FSAOPMS)的适用于多视角的步态识别方法.利用Procrustes统计 形状分析方法将步态序列中人体轮廓的连续步态变化表示成一个紧致的Procrustes均值形状(PMS),将PMIS作为原 始步态特征，对PMS进行傅里叶频谱分析(FSA).计算不同步态序列的PMS幅度谱的欧式距离，利用最近邻(NN)分 类器进行识别.在中国科学院自动化所的CASIA Gait Database数据库上进行了实验，与其他3种方法进行了比较，新 方法具有很高的识别率，证明了该算法的有效性. 关键词：步态识别：Procrustes统计形状分析；Procrustes均值形状(PMS):傅里叶频谱分析(SA):多视角识别 中图分类号：TP391.4文献标志码：A文章编号：16734785(2011)050432-08 A Procrustes statistical gait recognition algorithm based on spectrum analysis YANG Jing2,RUAN Qiuqi',LI Xiaoli.2 (1.Institute of Information Science,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;2.Beijing Key Laboratory of Advanced Infor- mation Science and Network Technology,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China) Abstract:As a special means of identification,gait recognition has acquired a lot of attention in a modern society in which information security has become increasingly important.A multi-view gait recognition algorithm based on the Fourier spectrum analysis of Procrustes mean shape (FSAOPMS)was proposed in this paper.Procrustes shape a- nalysis was used to produce a compact Procrustes mean shape (PMS)from the continuous gesture variation of hu- man body contours in gait sequences.The spectrum of the PMS was analyzed using the Fourier transformation,and the Euclidean distance of the amplitude spectrum of the PMS from various sequences was computed.The classifier was the nearest neighbor (NN).The results of comparison with the other three methods in the CASIA database show that the proposed algorithm is more effective in terms of the recognition accuracy. Keywords:gait recognition;Procrustes statistical shape analysis;Procrustes mean shape (PMS);Fourier spectrum analysis (FSA);multi-view recognition 生物特征识别技术作为一种身份识别手段，已 方法，首先要建立模型，将模型和图像序列进行匹配 成为国际上的研究热点，对信息安全有重要研究意来获得模型参数，使用这些参数作为步态特征进行 义.步态识别就是根据人走路的姿态进行识别，步态 分类，如Cunado等的钟摆模型，Lee等21的椭圆 识别以其固有的优势受到越来越多的关注，其中优 模型，Yoo3]的摆角模型等；非模型的方法，主要是 势有：非入侵性、难以隐藏性、用户接受程度高，因此 根据人体目标移动时所产生时空模式的各类统计值 也涌现了大量的步态识别算法.算法大概可以分为 来提取特征，如Yang等4提出的步态能量图算法， 2种：基于模型和非模型的方法.其中基于模型的 王亮等S)提出的Procrustes均值形状(Procrustes mean shape,PMS)分析法，韩s]提出的傅里叶算子 收稿日期：201102-28. 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60973060). 分析法. 通信作者：杨静.E-mail:jingyangsxh@gmail.com. 基于模型的方法计算复杂，而基于非模型的方