技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及人體肢體運(yùn)動(dòng)的識(shí)別領(lǐng)域，具體涉及一種基于步態(tài)的身份識(shí)別方法。
背景技術(shù)：
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生物識(shí)別技術(shù)利用人體的特征進(jìn)行身份驗(yàn)證，這些特征包括指紋、聲音、面部、虹膜、dna、行走的步態(tài)等，與其他生物識(shí)別技術(shù)不同，步態(tài)識(shí)別可以在遠(yuǎn)距離進(jìn)行，在一定的距離上雖然人臉模糊不清，但是步態(tài)卻清晰可見，步態(tài)識(shí)別還具有非強(qiáng)迫性，不需要被識(shí)別者特意合作，令被識(shí)別者不易察覺，并具有不易隱藏模仿等特性，因此步態(tài)識(shí)別的研究對(duì)于逮捕罪犯有一定的幫助，但是目前對(duì)步態(tài)識(shí)別的研究還不多，還沒有完善的基于步態(tài)的身份識(shí)別方法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
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本發(fā)明的目的是提供一種基于步態(tài)的身份識(shí)別方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中沒有完善的基于步態(tài)的身份識(shí)別方法的問題。
本發(fā)明的基于步態(tài)的身份識(shí)別方法，采用的技術(shù)方案在于：包括以下步驟：
一、提取步態(tài)輪廓；
二、檢測(cè)步態(tài)周期；
三、提取有效的步態(tài)特征并對(duì)步態(tài)特征進(jìn)行處理，在提取步態(tài)特征前，在步態(tài)序列中提取出一個(gè)周期的子序列；
四、模式分類，利用分類器來完成分類識(shí)別。
作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，步驟一中提取步態(tài)輪廓的過程為：
a、提取圖像背景；
b、通過形態(tài)學(xué)處理來填充空洞及消除隨機(jī)噪聲的影響；
c、根據(jù)單一連通分析從圖像中提取出完整的步態(tài)輪廓。
作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述步驟二是根據(jù)輪廓長(zhǎng)寬比參數(shù)或腿部閉合面積參數(shù)來檢測(cè)行人的步態(tài)周期的。
作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，步驟三中提取步態(tài)特征包括基于模型的步態(tài)識(shí)別和基于整體的步態(tài)識(shí)別。
作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，步驟二中的腿部閉合面積的步態(tài)周期是從兩腿并攏到兩腿張開最大角度，然后再兩腿并攏為一個(gè)完整步態(tài)周期。
作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述基于模型的步態(tài)識(shí)別是通過建立人體模型或跟蹤身體部件來獲取靜態(tài)或動(dòng)態(tài)的模型參數(shù)與步態(tài)序列中的每一幀圖像進(jìn)行匹配。
本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明比生物識(shí)別技術(shù)更加的簡(jiǎn)單實(shí)用，對(duì)低質(zhì)量的側(cè)面輪廓具有很好的適應(yīng)性，并能夠快速地進(jìn)行身份識(shí)別，對(duì)于逮捕罪犯有很大的幫助。
具體實(shí)施方式：
本發(fā)明的基于步態(tài)的身份識(shí)別方法，包括以下步驟：
一、提取步態(tài)輪廓；
二、檢測(cè)步態(tài)周期；
三、提取有效的步態(tài)特征并對(duì)步態(tài)特征進(jìn)行處理，在提取步態(tài)特征前，在步態(tài)序列中提取出一個(gè)周期的子序列；
四、模式分類，利用分類器來完成分類識(shí)別。
進(jìn)一步地，步驟一中提取步態(tài)輪廓的過程為：
a、提取圖像背景；
b、通過形態(tài)學(xué)處理來填充空洞及消除隨機(jī)噪聲的影響；
c、根據(jù)單一連通分析從圖像中提取出完整的步態(tài)輪廓。
進(jìn)一步地，所述步驟二是根據(jù)輪廓長(zhǎng)寬比參數(shù)或腿部閉合面積參數(shù)來檢測(cè)行人的步態(tài)周期。
進(jìn)一步地，步驟三中提取步態(tài)特征包括基于模型的步態(tài)識(shí)別和基于整體的步態(tài)識(shí)別。
進(jìn)一步地，步驟二中的腿部閉合面積的步態(tài)周期是從兩腿并攏到兩腿張開最大角度，然后再兩腿并攏為一個(gè)完整步態(tài)周期。
進(jìn)一步地，所述基于模型的步態(tài)識(shí)別是通過建立人體模型或跟蹤身體部件來獲取靜態(tài)或動(dòng)態(tài)的模型參數(shù)與步態(tài)序列中的每一幀圖像進(jìn)行匹配。