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基于SEF-GHEI及协同表示的步态识别研究
被引量：
2
1
作者
徐守坤
邱亮
+1 位作者
石林
李宁
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第6期1917-1920,共4页
将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的...
将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的方法训练,再通过计算测试样本的最小重构误差进行分类。实验结果表明,该方法在单一视角下步态识别准确率平均提高了1.315%,以及跨视角下步态识别准确率平均提高了6.51%,说明该方法是可行的。
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关键词
稀疏表示
协同表示
gei
算法
Hog算法
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题名
基于SEF-GHEI及协同表示的步态识别研究
被引量：
2
1
作者
徐守坤
邱亮
石林
李宁
机构
常州大学信息科学与工程学院数理学院
闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第6期1917-1920,共4页
基金
闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室开放课题资助项目(MJUKF201740)
文摘
将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的方法训练,再通过计算测试样本的最小重构误差进行分类。实验结果表明,该方法在单一视角下步态识别准确率平均提高了1.315%,以及跨视角下步态识别准确率平均提高了6.51%,说明该方法是可行的。
关键词
稀疏表示
协同表示
gei
算法
Hog算法
Keywords
sparse representation
collaborative representation
gei algorithm
Hog
algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SEF-GHEI及协同表示的步态识别研究
徐守坤
邱亮
石林
李宁
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
2
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