基于贝塞尔曲线拟合骨架特征的身份识别方法

来源：上海理工大学学报杂志2026年第2期北京时间：

作者：晏瑶琴，袁健，周永立

单位：上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093,上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093,长安科技有限责任公司，上海 201105

摘要：提出一种以贝塞尔曲线拟合骨架运动特征的身份识别方法。首先，利用OpenPose算法提取人体的关键骨骼点，构建肢体步态特征三角形，并通过贝塞尔曲线对其变化规律进行拟合，从而得到具有强区分能力的肢体步态曲线。采用贪心算法结合递增式特征融合策略，筛选出最优特征子集并构建步态特征向量；基于欧几里得距离设计了特征向量的相似度度量机制，实现肢体运动特征的精准对比。最终，结合贝叶斯推理框架，融合上下肢特征的相似度，输出最终的身份识别结果。通过实验证明了该方法较之现有方法在识别精度与效率上均有显著提升，展示了其在实际应用中的广阔前景。

关键词：贝塞尔曲线;步态特征;身份识别;骨架运动特征;特征三角形;特征融合;贝叶斯推理

基金资助：国家重点研发计划项目（2017YFC0909502）；国家自然科学基金资助项目（61602460）