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针对夜间步态数据的噪声和缺足现象,进行算法优化后,提取人体关键点特征,最终用SVM进行分类。实验结果表明:相比于白天环境,夜间环境下的步态识别率略低,验证了步态识别技术在夜间的可行性。步骤是:首先,对夜间环境下步态图像中出现的噪声和缺损,利用形态学方法进行预处理。然后,选取人体头顶点、质心点、左足点、右足点作为特征点,提取点间距离比值关系的变化作为步态特征。针对夜间多是顶光的光线条件下,产生的缺足现象,设计算法进行检测并利用巴特沃斯滤波器对关键点横纵坐标进行滤波优化的方法进行特征优化处理。最后,利用SVM分类方法对白天和夜间环境下多人的步态特征进行分类识别。 相似文献
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随着信息技术的不断发展,数字图像作为一种新形式的信息载体越来越多的出现在人们的生活中,同时也催生了一系列数字图像恶性篡改案件的发生,对社会造成了严重的不良影响。利用部分人脸即人脸的颧骨部位与平均三维人脸模型匹配的办法获取三维信息,并利用球面谐波理论估算光照系数,将估算结果用于数字图像的篡改检验,经过实验验证,该方法具有较好的检验效果。 相似文献
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