基于图像序列的人体步态识别方法研究的文章

资 源 简 介

基于图像序列的人体步态识别方法研究的文章

详 情 说 明

基于图像序列的人体步态识别是计算机视觉与生物特征识别交叉领域的重要研究方向。该方法通过分析连续的人体行走图像来提取独特的运动特征，在身份认证、医疗诊断和安防监控等领域具有广泛应用前景。

核心思路主要分为四个阶段：首先需要采集包含完整步态周期的多帧图像序列，通常使用标准摄像头或深度传感器。其次是对图像进行预处理，包括背景减除、轮廓提取和关键点检测等操作，以突出人体运动特征。第三阶段是特征提取，常见方法包括基于模板匹配的静态特征提取，以及基于光流或三维建模的动态特征分析。最后通过分类器（如SVM或深度学习模型）进行身份匹配或异常检测。

相比其他生物识别技术，步态识别的独特优势在于非接触性和远距离识别能力。当前研究热点集中在克服衣着变化、视角差异等实际挑战，以及探索时空卷积网络等深度学习方法在长序列分析中的应用。