[发明专利]基于视频的正面步态周期检测方法有效
| 申请号： | 200910072299.0 | 申请日： | 2009-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN101571917A | 公开（公告）日： | 2009-11-04 |
| 发明（设计）人： | 王科俊;贲晛烨;赵玥;冯伟兴;唐墨;王晨晖;李雪峰;熊新炎 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;H04N5/14 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001黑龙江省哈尔滨市南岗区南通*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供的是一种基于视频的正面步态周期检测方法。包括行人目标轮廓的获取和正面步态的周期检测；首先从视频中提取单帧图像进行灰度变换，然后选择不含人体的图像作为整个视频的原始背景图像，采用背景实时更新的背景减除法提取人体目标，Kapur熵阈值法对图像序列进行二值化处理，用数学形态学填补二值化图像的空洞、单连通分析提取人的侧影，使人体居中，将图像的大小统一为64*64像素，最后对分割出的人体进行检测，将包含不完整人体的冗余帧去除；根据肢体占身高比例关系，将下臂的摇摆区域像素点的数目变化情况作为判断正面步态周期的依据。本发明针对正面步态周期检测十分有效，计算量小，节省大量的存储空间，为实时的步态识别提供了可能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视频 正面 步态 周期 检测 方法 | ||
【主权项】：
1、一种基于视频的正面步态周期检测方法，包括行人目标轮廓的获取和正面步态的周期检测；其特征是：所述的行人目标轮廓获取的方法为，首先从视频中提取单帧图像进行灰度变换，然后选择不含人体的图像作为整个视频的原始背景图像，采用背景实时更新的背景减除法提取人体目标，Kapur熵阈值法对图像序列进行二值化处理，用数学形态学填补二值化图像的空洞、单连通分析提取人的侧影，使人体居中，将图像的大小统一为64*64像素，最后对分割出的人体进行检测，将包含不完整人体的冗余帧去除；所述的正面步态的周期检测的方法是根据肢体占身高比例关系，将下臂的摇摆区域像素点的数目变化情况作为判断正面步态周期的依据。
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