基于聯合多特征字典稀疏變數的步態識別算法
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標簽：識別算法(10314)
現有的步態識別算法多采用模型特征或整體特征進行單一特征提取，在多視角等實際情況中算法魯棒性較差、識別率較低。針對這一問題，本文提出了一種基于聯合多特征字典稀疏表示的步態識別算法。該算法選擇三種不同粒度的特征：均值形狀PMS、步態能量圖GEI與自建特征·區域面積序列RAS，構建特征訓練字典并對特征樣本進行多任務聯合稀疏表示，最后通過計算最小累計殘差得到測試樣本類別，實現特征層融合。實驗結果表明，相比單一特征提取與識別，所采用的多特征聯合識別方法識別率更高，且在多視角下具有一定魯棒性，實現了特征之間的信息互補。
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