.424. 智能系统学报 第8卷 tation for human identification:mass vector[C]//Proceed- 结束语 ings of the 2nd IEEE Conference on Industrial Electronics 本文提出了一种基于线性插值的矩阵步态识别 and Applications.Harbin,China.2007:669-673. 算法框架，并将投影特征、Hough变换特征、Trace变 [9]NANDINI C,RAVIKUMAR C N.An approach to gait rec- 换特征和Fan-Beam映射特征在CASIA(B)步态库 ognition[C]//International Symposium on Biometrics and 上验证了该框架在步态识别问题中的有效性.Trace Security Technologies.Islamabad,Pakistan,2008:1-3. [10]BENABDELKADER C,CUTLER R,DAVIS L.Motion- 变换在Radon变换的基础上加上欧氏距离的度量作 based recognition of people in EigenGait space[C]//Pro- 用，识别率略有提高，特征维数相差不多：角度投影 ceedings of the Fifth IEEE International Conference on Au- 特征表达形式简单，但识别率不高：在连续的情况 tomatic Face and Gesture Recognition.Washington,DC, 下，Hough变换可被看作是Radon变换的特例，但识 USA,2002:267-272. 别率不如Radon变换：Fan-Beam映射的识别率最 [11]YU Shiqi,WANG Liang,HUANG Kaiqi,et al.Gait anal- 高，但是以特征维数多作为代价.最后还得出该框架 ysis for human identification in frequency domain[C]// 的本质就是一种权值不同的能量形式的结论.下一 Proceedings of the 3rd International Conference on Image 步的工作重点将考虑步态的张量表达形式，寻找更 and Graphics.Hong Kong,China,2004:282-285. 有效的特征提取与选择方法 [12]XU Junhong,CONG Wang,LI Jin,et al.Gait recognition based on key frame and elliptical model[C]//Proceedings 参考文献： of 2010 IEEE International Conference on Information and Automation.Harbin,China,2010:2483-2487. [1]贲晛烨基于人体运动分析的步态识别算法研究[D].哈 [13]WANG Kejun,BEN Xianye,ZHAO Yue.Gait period de- 尔滨：哈尔滨工程大学，2010 tection based on regional characteristics analysis[C]// [2]NIXON M S,CARTER J N,SHUTLER J D,et al.New ad- Proceedings of the 2009 Chinese Conference on Pattern vances in automatic gait recognitionJ.Information Securi- Recognition,and the CJK Joint Workshop on Pattern Rec- ty Technical Report,2002,7(4):23-35. ognition.Nanjing,China,2009:542-547. [3]BOULGOURIS N V,HATZINAKOS D,PLATANIOTIS K [l4]徐旦华，幸嘉，李松毅，等.Zernike矩的快速算法[J].东 N.Gait recognition:a challenging signal processing technol- 南大学学报：自然科学版，2002,32(2)：189-192. ogy for biometric identification[J].IEEE Signal Processing XU Danhua,GU Jia,LI Songyi,et al.Fast algorithm for Magazine,2005,22(6):78-90. computation of Zernike moments[J].Journal of Southeast [4]贲晛烨，徐森，王科俊.行人步态的特征表达及识别综述 University:Natural Science Edition,2002,32(2):189- [J].模式识别与人工智能，2012,25(1)：71-81 192. 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[8 HONG S,LEE H,NIZAMI I F,et al.A new gait represen- [18]高上凯.医学成像系统[M].北京：清华大学出版社５ 结束语 本文提出了一种基于线性插值的矩阵步态识别 算法框架ꎬ并将投影特征、Ｈｏｕｇｈ 变换特征、Ｔｒａｃｅ 变 换特征和 Ｆａｎ￣Ｂｅａｍ 映射特征在 ＣＡＳＩＡ(Ｂ) 步态库 上验证了该框架在步态识别问题中的有效性.Ｔｒａｃｅ 变换在 Ｒａｄｏｎ 变换的基础上加上欧氏距离的度量作 用ꎬ识别率略有提高ꎬ特征维数相差不多ꎻ角度投影 特征表达形式简单ꎬ但识别率不高ꎻ在连续的情况 下ꎬＨｏｕｇｈ 变换可被看作是 Ｒａｄｏｎ 变换的特例ꎬ但识 别率不如 Ｒａｄｏｎ 变换ꎻＦａｎ￣Ｂｅａｍ 映射的识别率最 高ꎬ但是以特征维数多作为代价.最后还得出该框架 的本质就是一种权值不同的能量形式的结论.下一 步的工作重点将考虑步态的张量表达形式ꎬ寻找更 有效的特征提取与选择方法. 参考文献: [１]贲晛烨.基于人体运动分析的步态识别算法研究[Ｄ]. 哈 尔滨:哈尔滨工程大学ꎬ ２０１０. [２]ＮＩＸＯＮ Ｍ Ｓꎬ ＣＡＲＴＥＲ Ｊ Ｎꎬ ＳＨＵＴＬＥＲ Ｊ Ｄꎬ ｅｔ ａｌ. Ｎｅｗ ａｄ￣ ｖａｎｃｅｓ ｉｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｇａｉｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ[Ｊ]. Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｅｃｕｒｉ￣ ｔｙ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔꎬ ２００２ꎬ ７(４): ２３￣３５. [３] ＢＯＵＬＧＯＵＲＩＳ Ｎ Ｖꎬ ＨＡＴＺＩＮＡＫＯＳ Ｄꎬ ＰＬＡＴＡＮＩＯＴＩＳ Ｋ Ｎ. Ｇａｉｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ: ａ ｃｈａｌｌｅｎｇｉｎｇ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌ￣ ｏｇｙ ｆｏｒ ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ[ Ｊ]. ＩＥＥＥ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍａｇａｚｉｎｅꎬ ２００５ꎬ ２２(６): ７８￣９０. [４]贲晛烨ꎬ徐森ꎬ王科俊.行人步态的特征表达及识别综述 [Ｊ].模式识别与人工智能ꎬ ２０１２ꎬ ２５(１): ７１￣８１. ＢＥＮ Ｘｉａｎｙｅꎬ ＸＵ Ｓｅｎꎬ ＷＡＮＧ Ｋｅｊｕｎ. Ｒｅｖｉｅｗ ｏｎ ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ ｇａｉｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ[Ｊ]. Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉ￣ ｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅꎬ ２０１２ꎬ ２５(１): ７１￣８１. [５] ＢＯＵＬＧＯＵＲＩＳ Ｎ Ｖꎬ ＰＬＡＴＡＮＩＯＴＩＳ Ｋ Ｎꎬ ＨＡＴＺＩＮＡＫＯＳ Ｄ. Ｇａｉｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｄｙｎａｍｉｃ ｔｉｍｅ ｗａｒｐｉｎｇ[Ｃ] / / Ｐｒｏ￣ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｕｒｔｈ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ. Ｓｉｅｎａꎬ Ｉｔａｌｙꎬ ２００４: ２６３￣２６６. [６] ＢＯＵＬＧＯＵＲＩＳ Ｎ Ｖꎬ ＰＬＡＴＡＮＩＯＴＩＳ Ｋ Ｎꎬ ＨＡＴＺＩＮＡＫＯＳ Ｄ. Ｇａｉｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｌｉｎｅａｒ ｔｉｍｅ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ[Ｊ]. Ｐａｔ￣ ｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎꎬ ２００６ꎬ ３９(５): ９６９￣９７９. [７]ＴＩＡＮ Ｇｕａｎｇｊｉａｎꎬ ＨＵ Ｆｕｙｕａｎꎬ ＺＨＡＯ Ｒｏｎｇｃｈｕｎ. Ｇａｉｔ ｒｅｃ￣ ｏｇｎｉｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓ [ Ｃ] / / Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ２００４ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａꎬ Ｖｉｄｅｏ ａｎｄ Ｓｐｅｅｃｈ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ. Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇꎬ Ｃｈｉｎａꎬ ２００４: ２９￣３２. [８]ＨＯＮＧ Ｓꎬ ＬＥＥ Ｈꎬ ＮＩＺＡＭＩ Ｉ Ｆꎬ ｅｔ ａｌ. Ａ ｎｅｗ ｇａｉｔ ｒｅｐｒｅｓｅｎ￣ ｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｈｕｍａｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ: ｍａｓｓ ｖｅｃｔｏｒ[Ｃ] / / Ｐｒｏｃｅｅｄ￣ ｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２ｎｄ ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ. Ｈａｒｂｉｎꎬ Ｃｈｉｎａ. ２００７: ６６９￣６７３. [９]ＮＡＮＤＩＮＩ Ｃꎬ ＲＡＶＩＫＵＭＡＲ Ｃ Ｎ. Ａｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｇａｉｔ ｒｅｃ￣ ｏｇｎｉｔｉｏｎ[ Ｃ] / / Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ ａｎｄ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ. Ｉｓｌａｍａｂａｄꎬ Ｐａｋｉｓｔａｎꎬ ２００８: １￣３. [１０] ＢＥＮＡＢＤＥＬＫＡＤＥＲ Ｃꎬ ＣＵＴＬＥＲ Ｒꎬ ＤＡＶＩＳ Ｌ. Ｍｏｔｉｏｎ￣ ｂａｓｅｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｐｅｏｐｌｅ ｉｎ ＥｉｇｅｎＧａｉｔ ｓｐａｃｅ[Ｃ] / / Ｐｒｏ￣ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｉｆｔｈ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｕ￣ ｔｏｍａｔｉｃ Ｆａｃｅ ａｎｄ Ｇｅｓｔｕｒｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ. Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎꎬ ＤＣꎬ ＵＳＡꎬ ２００２: ２６７￣２７２. [１１]ＹＵ Ｓｈｉｑｉꎬ ＷＡＮＧ Ｌｉａｎｇꎬ ＨＵＡＮＧ Ｋａｉｑｉꎬ ｅｔ ａｌ. Ｇａｉｔ ａｎａｌ￣ ｙｓｉｓ ｆｏｒ ｈｕｍａｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ [ Ｃ] / / Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ３ｒｄ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｍａｇｅ ａｎｄ Ｇｒａｐｈｉｃｓ. Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇꎬ Ｃｈｉｎａꎬ ２００４: ２８２￣２８５. [１２]ＸＵ Ｊｕｎｈｏｎｇꎬ ＣＯＮＧ Ｗａｎｇꎬ ＬＩ Ｊｉｎꎬ ｅｔ ａｌ. Ｇａｉｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｋｅｙ ｆｒａｍｅ ａｎｄ ｅｌｌｉｐｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ[Ｃ] / / Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ２０１０ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ. Ｈａｒｂｉｎꎬ Ｃｈｉｎａꎬ ２０１０: ２４８３￣２４８７. [１３]ＷＡＮＧ Ｋｅｊｕｎꎬ ＢＥＮ Ｘｉａｎｙｅꎬ ＺＨＡＯ Ｙｕｅ. Ｇａｉｔ ｐｅｒｉｏｄ ｄｅ￣ ｔｅｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎａｌｙｓｉｓ [ Ｃ] / / Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００９ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ＣＪＫ Ｊｏｉｎｔ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃ￣ ｏｇｎｉｔｉｏｎ. Ｎａｎｊｉｎｇꎬ Ｃｈｉｎａꎬ ２００９: ５４２￣５４７. [１４]徐旦华ꎬ辜嘉ꎬ李松毅ꎬ等.Ｚｅｒｎｉｋｅ 矩的快速算法[ Ｊ].东 南大学学报:自然科学版ꎬ ２００２ꎬ ３２(２): １８９￣１９２. ＸＵ Ｄａｎｈｕａꎬ ＧＵ Ｊｉａꎬ ＬＩ Ｓｏｎｇｙｉꎬ ｅｔ ａｌ. Ｆａｓｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｚｅｒｎｉｋｅ ｍｏｍｅｎｔｓ[ Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｏｕｔｈｅａｓｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ: Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎꎬ ２００２ꎬ ３２( ２): １８９￣ １９２. [１５]叶斌ꎬ彭嘉雄.伪 Ｚｅｒｎｉｋｅ 矩不变性分析及其改进研究 [Ｊ].中国图象图形学报ꎬ ２００３ꎬ ８(３): ２４６￣２５２. ＹＥ ＢＩＮꎬ ＰＥＮＧ Ｊｉａｘｉｏｎｇ. Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ ａ￣ ｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｐｓｅｕｄｏ￣Ｚｅｒｎｉｋｅ ｍｏｍｅｎｔｓ [ Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｍａｇｅ ａｎｄ Ｇｒａｐｈｉｃｓꎬ ２００３ꎬ ８(３): ２４６￣２５２. [１６]秦开怀ꎬ王海颍ꎬ郑辑涛.一种基于 Ｈｏｕｇｈ 变换的圆和矩 形的快速检测方法[ Ｊ].中国图象图形学报ꎬ ２０１０ꎬ １５ (１): １０９￣１１５. ＱＩＮ Ｋａｉｈｕａｉꎬ ＷＡＮＧ Ｈａｉｙｉｎｇꎬ ＺＨＥＮＧ Ｊｉｔａｏ. Ａ ｕｎｉｆｉｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｈｏｕｇｈ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｆｏｒ ｑｕｉｃｋ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｃｉｒｃｌｅｓ ａｎｄ ｒｅｃｔａｎｇｌｅｓ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｍａｇｅ ａｎｄ Ｇｒａｐｈｉｃｓꎬ ２０１０ꎬ １５(１): １０９￣１１５. [１７]ＫＡＤＹＲＯＶ Ａꎬ ＰＥＴＲＯＵ Ｍ. 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