针对人体步态识别, 从步态数据采集仪器, 常见步态数据集, 步态参数提取和步态识别方法4
个方面分别展开综述. 首先, 介绍常用的步态数据采集仪器的优缺点, 可靠性和应用场景; 其次 …

步态识别具有易采集, 远距离, 非接触, 难伪装和非侵入性等优势, 是生物特征识别,
计算机视觉和信息安全等领域的研究热点. 本文主要从人体检测, 步态周期性, 特征提取 …

步态是在远距离下, 在人没有觉察的情况下就可以捕捉到动态以及静态信息,
步态识别是最有潜力的生物特征识别技术之一, 是智能监控系统中不可或缺的组成部分 …

步态识别是生物特征识别领域的一种前沿技术, 鉴于远距离识别, 非受控识别及难伪装性等优势,
它具备推动模式识别, 图像处理, 诊断治疗, 康复矫形等学科发展进步的巨大潜能 …

步态识别是一种非侵入性生物识别技术, 可用于在监控系统中识别身份. 然而协变量因素如视角,
服装, 携带物等使步态识别性能下降, 其中视角是一项具有挑战性的因素. 卷积神经网络(CNN) …

基于深度学习端到端和多层特征提取的思想, 给出一种基于步态能量图和VGG
卷积神经网络结合的步态识别方法. 首先, 使用背景减除法分割出人体轮廓; 然后 …

步态识别是非接触式生物特征识别领域的前沿课题, 通过对人体行走方式的识别以确定个体的
身份, 在智能视频监控领域有较高的研究价值. 步态分类是步态识别过程中的重要任务和关键 …

摘要步态是生物特征识别领域的一个新兴热点, 它有以下3 大优势: 远距离识别,
非侵犯性和难于隐藏. 由于当前提出的大量步态特征提取算法要么过于复杂, 要么识别率不高 …