《步态识别中的图像降维长度仿真研究》

技术简介：

PCA降维算法没有给出降维长度的定量描述,降维长度的选取往往具有后验性,在应用中带来不便。为了确定图像降维的维长,即能提高图像识别的准确率,又能减少数据量,提出了图像线性相关的概念,并给出了基于PCA的图像降维长度确定的方法。针对步态能量图像进行降维和特征提取,对得到降维后的图像数据作为特征量,应用支持向量机的方法进行步态分类和识别。应用上述方法在CASIA(B)步态数据库上进行了仿真和K-means验证,仿真数据表明,依据图像的相关性,既可以事先确定图像的降维长度,又可以有效性的保证识别率。

研发人员：闫晗;徐守坤;薛国新;