【摘 要】
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步态识别作为新一代生物特征识别技术,在远距离行人身份识别上具有得天独厚的优势,其在军事、刑侦、公共安防和智能家居等领域有着非常广阔的应用前景和现实需求。但是步态识别容易受到衣着服饰、携带物、视角变化和光照变化等行人本身以及外部因素的影响,严重阻碍了其商业化进程。本文主要围绕图像预处理、步态特征图像提取、普通机器学习算法和深度学习算法等相关内容展开深入研究,解决复杂协变量条件下的步态行人身份识别问题
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步态识别作为新一代生物特征识别技术,在远距离行人身份识别上具有得天独厚的优势,其在军事、刑侦、公共安防和智能家居等领域有着非常广阔的应用前景和现实需求。但是步态识别容易受到衣着服饰、携带物、视角变化和光照变化等行人本身以及外部因素的影响,严重阻碍了其商业化进程。本文主要围绕图像预处理、步态特征图像提取、普通机器学习算法和深度学习算法等相关内容展开深入研究,解决复杂协变量条件下的步态行人身份识别问题。本文的主要工作及创新如下:（1）研究了传统步态能量图采用的图像归一化方法,提出了一种基于行人轮廓图像静态区域重心对齐的归一化方法,由此生成的改进步态能量图的图像更加清晰,可以提取到更为丰富、判别力更强的静态轮廓特征。（2）研究了步态熵图像的原理和计算方法,通过引入香农熵来强化步态能量图中动态区域和静态区域的区分度,由此设计了一种通用掩膜,将部分通用掩膜和改进步态能量图做“与”运算处理后得到一种新型步态能量图,可以有效减弱行人穿着和携带物的变化对步态特征提取带来的影响,减小类内差异,从而提高行人身份的正确识别率。（3）研究了传统机器学习算法,通过对提出的两种步态特征图像进一步提取HOG、LBP等手工特征,输入到最近邻分类器进行距离度量和身份匹配,能取得较为理想的正确识别率。（4）研究了卷积神经网络的组成结构、特点和反向传播算法,参考现有优秀的卷积神经网络模型结构,设计搭建了一种适用于行人身份识别任务的深度卷积神经网络模型,其自动提取的高阶步态特征相比人工提取的特征更为高效,同时得出了小样本训练深度卷积神经网络模型容易出现过拟合的结论。（5）针对过拟合问题,研究了迁移学习算法,通过对预训练好的Inception-v3模型进行微调,使用CASIA-B步态数据库对模型参数进行训练和优化,得到了一种适用于行人身份识别任务的新模型。将该模型作为高效的特征提取器,提取步态特征图像的瓶颈层特征,输入到最近邻分类器进行距离度量和身份匹配,识别率得到进一步提高。
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