·78。 智能系统学报 第8卷 从表2中可以看出，本文方法的识别率高于文 WANG Kejun,HOU Benbo.A survey of gait recognition 献[8]双视角的识别率，与文献[6-7]的三视角识别 [J].Joumal of Image and Graphics,2007,12(7):1153- 率相当，这是因为动作能量图能很好地表征侧面视 1160 角的动态特征，而Procrustes均值形状又能够对正面 [3]KUSAKUNNIRAN W,WU Qiang,LI Hongdong,et al. 视角的轮廓整体特征进行较好的表示，通过对两者 Automatic gait recognition using weighted binary pattern on video[C]//Proceedings of the 2009 Sixth IEEE Internation- 的融合可以提升单视角下对应特征的识别率.同时 al Conference on Advanced Video and Signal Based Surveil- 本文的整个计算过程简单，计算量较小，3个测试序 lance.Genova,Italy,2009:49-54. 列从特征提取到最终识别的平均运算时间如图8 [4]张浩，刘志镜.加权DTW距离的自动步态识别[J].中国 所示 图象图形学报，2010,15(5)：830-836. ZHANG Hao,LIU Zhijing.Automated gait recognition u- sing weighted DTW distance[J].Journal of Image and Graphics,2010,15(5):830-836. [5]BASHIR K,XIANG Tao,GONG Shaogang.Gait represen- tation using flow fields[C]//The British Machine Vision Conference.London,UK,2009:113.1-113.11. [6]KUSAKUNNIRAN W,WU Qiang ZHANG Jian,et al. Cross-view and multi-view gait recognitions based on view 20 40 60 80 100 测试样本序号 transformation model using multi-layer perceptron[J].Pat- tem Recognition Letters,2012,33(7):882-889. 图8测试样本平均运算时间 [7]赵永伟，张二虎，鲁继文，等.多特征和多视角信息融合 Fig.8 The average computation time of test sample 的步态识别[J].中国图象图形学报，2009,14(3)：388 3结束语 393 ZHAO Yongwei,ZHANG Erhu,LU Jiwen,et al.Gait rec- 本文提出了一种在双视角下多特征融合的步态 ognition via multiple features and views information fusion 识别算法，实验数据证明了正面视角和侧面视角融 [J].Joural of Image and Graphics,2009,14(3):388- 合识别的有效性，也说明了对于双视角的步态识别， 393. 可以通过寻找合适的特征表示，来提高识别的快速 [8]刘海涛.基于立体视觉的步态识别研究[D].合肥：中国 科学技术大学，2010：47-52. 性和准确性，另外将多视角的步态识别研究具体化， LIU Haitao.Gait recognition based on stereo vision[D]. 更贴近实用，并且还提出了正面视角质心到人体轮 Hefei:University of Science and Technology of China, 廓最小外接矩形左右两侧的距离比进行周期检测的 2010:4752. 方法.在CASIA步态数据库上进行的实验验证了算 [9]王亮，胡卫明，谭铁牛.基于步态的身份识别[J].计算机 法的有效性，获得了较高的识别率，并且计算量较 学报，2003,26(3)：353-360. 小.但是该算法还存在许多需要改进的地方：正面视 WANG Liang,HU Weiming,TAN Tieniu.Gait based hu- 角的步态轮廓边缘线很容易受到噪声干扰，需要对 man identification [J].Chinese Journal of Computers, 预处理算法进行优化；2DLPP在求取转换矩阵时需 2003,26(3):353-360. 要所有训练样本参与计算，对训练样本数量的变化 [10]WANG Liang,NING Huazhong,HU Weiming.Gait rec- 较为敏感.未来的工作重点在于扩展算法的通用性， ognition based on Procrustes shape analysis[C]//Proceed- 使其能适应各种视角的情况，解决在背包、穿大衣等 ings of the International Conference on Image Processing. Rochester,New York,USA,2002,3:433-436. 复杂行走条件下的识别问题， [11]高海燕，阮秋琦.正面视角的步态识别[J].智能系统学 参考文献： 报，2011,6(2)：119-125. GAO Haiyan,RUAN Qiuqi.A gait recognition method [1]NIXON M S,CARTER J N,NASH J M,et al.Automatic based on front-view[J].CAAI Transactions on Intelligent gait recognition C]//IEEE Colloquium on Motion Analysis Systems,2011,6(2):119-125. and Tracking.London,UK,1999:1-6. [12]阮秋琦.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社， [2]王科俊，侯本博.步态识别综述[J].中国图象图形学报， 2007:204-209 2007,12(7):1153-1160. [13]杨静，阮秋琦，李小利.基于频谱分析的Procrustes统计