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基于WPD和（2D）~2PCA的步态识别方法

来源 :北京工业大学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：wheatmm

【摘 要】

：

为了提高步态识别率,在步态能量图(gait energy image,GEI)基础上,提出了基于小波包分解(waveletpacket decomposition,WPD)和完全主成分分析(two-directional two-dimensional principal component analysis,(2D)2PCA)的步态识别方法.该方法采用基于人体轮廓的GEI来解决步态数据量过大的问

【作 者】

：

杨新武 杨跃伟 翟飞 

【机 构】

：

北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室

【出 处】

：

北京工业大学学报

【发表日期】

：

2013年07期

【关键词】

：

步态识别 小波包分解 完全主成分分析 gait recognition  wavelet packet decomposition（WPD）  two-dire 

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61070117）, 北京市自然科学基金资助项目（4122004）, 北京工业大学基础研究基金资助项目（X4007999201301）

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为了提高步态识别率,在步态能量图(gait energy image,GEI)基础上,提出了基于小波包分解(waveletpacket decomposition,WPD)和完全主成分分析(two-directional two-dimensional principal component analysis,(2D)2PCA)的步态识别方法.该方法采用基于人体轮廓的GEI来解决步态数据量过大的问题,并采用WPD和(2D)2PCA进行步态特征提取,解决了已有基于小波变换的步态识别方法中高频分量丢失或

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