步态识别综述（一）

最新推荐文章于 2025-11-16 07:22:43 发布
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#计算机视觉 #步态识别

本文介绍了步态识别技术，主要分为基于统计特征和基于模型的方法。统计特征方法包括运动形状分析、对称分析和图片自相似；模型方法如VHT利用时间相关性提取线性运动参数。识别阶段涉及模板匹配和统计方法，如动态时间规整、隐马尔可夫模型和动态贝叶斯网络。步态识别广泛应用于计算机视觉领域。

最近工作需要，要调研一下步态识别技术，于是在网上找了几篇中文的综述，在这里整理下。



步态识别，是识别的问题，所以关键的技术仍然是特征的表达以及提取，目前主要分为基于统计特征的方法和基于模型的方法两大类。


一、基于统计特征的方法

重点关注人运动的动态信息，这类方法通过行人的照片序列中产生的时空模式的分析表示步态，直接从人体图像中提取出步态的特征数据用于步态识别。它又可以细分为很多类方法，主要有：

1.基于运动的形状分析

利用步态序列图像的光流的频率和位置信息进行步态识别，从含有一组从高密度的光流分布的运动差中获得的运动特征的形状。

2.对称分析

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