基于HOG特征的步态能量图身份识别算法

来源：电子测量技术杂志2017年第7期北京时间：

作者：崔雪红

单位：青岛科技大学信息科学技术学院 青岛 266061

摘要：由于步态能量图像（GEI）是对二值轮廓图像序列相加求平均，然而，二值轮廓图像只能捕获人体轮廓的边界信息，人体的内部边界信息会被完全的丢弃掉，基于GEI算法的缺陷，提出了一种基于人体目标图像的方向梯度直方图(HOG)特征的GEI识别算法，此算法不仅能捕获人体轮廓的边界信息，而且还能提取人体重合的边界信息。获取人体目标图像的HOG特征的步态能量图，首先使用视频前景分割算法提取人体目标图像，然后提取图像序列中每帧人体目标图像的HOG特征；最后对图像序列中的每帧HOG特征图像相加求平均。在此基础上，依据GEI和HOG的思想，又实现了对传统步态能量图、二值轮廓图像序列、人体目标图像步态能量图进行HOG特征提取及直接构建人体目标图像步态能量图特征的表示，从而提出了4种拓展的能量图构建方法，并针对这5种算法与经典的GEI算法利用CASIA步态数据库进行了实验分析对比，实验结果表明算法效果良好。

关键词：步态识别;步态能量图;HOG特征;生物识别;视频图像分割

基金资助：国家自然科学基金(61472196)资助项目