9、基于模型的人体识别与多模态图像融合技术-优快云博客

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基于模型的人体识别与多模态图像融合技术

基于模型的人体步态识别

步态识别方法概述

在人体识别领域，基于模型的步态识别是一种重要的技术手段。它可通过单视图和多视图图像序列来估计 3D 人体运动，具体是将 3D 运动学模型与 2D 轮廓相匹配，从而估计 3D 人体模型参数，再依据这些参数生成人体步态特征用于识别。

特征识别率与误差分析

特征	识别率（%）	平均姿态误差（帧）
动态	98.96	0.41
动态与静态结合	100.0	1.31

从表格数据可以看出，动态与静态结合的特征在识别率上达到了 100%，但平均姿态误差相对动态特征有所增加。这表明不同特征组合在识别率和姿态误差上存在一定的权衡关系。

人体模型选择难题

在基于模型的步态识别中，人体模型的选择是一大难题。若选择的人体部位和关节自由度过少，估计的参数和生成的步态特征可能不足以区分不同个体；而若选择过多，会出现身体姿态模糊的问题，且模型参数估计对轮廓噪声较为敏感。为解决这一问题，可采用一系列不同复杂度的人体模型进行分层模型估计，同时探索不同人体模型在不同场景下的性能评估。