步態資料庫

Ⅰ 步態識別的工作原理

步態識別是一個相當新的發展方向，它旨在從相同的行走行為中尋找和提取個體之間的變化特徵，以實現自動的身份識別。安全視頻智能監控場合中自動步態識別系統的基本工作原理框圖的一般框架如圖1所示，它是融合計算機視覺、模式識別與視頻/圖像序列處理的一門技術。
首先由監控攝像機採集人的步態，通過檢測與跟蹤獲得步態的視頻序列，經過預處理分析提取該人的步啟笑胡態特徵。即對圖像序列中的步態運動進行運動檢測、運動分割、特徵提取等步態識別前期的關鍵處理。其次，再經過進一步處理，使其成為與己存貯在資料庫的步態的同樣的模式；最後，將新悄攔採集的步態特徵與步態資料庫的步態特徵進行比對識別，升罩有匹配的即進行預/報警。無匹配的，監控攝像機則繼續進行步態的採集。
因此，一個智能視頻監控的自動步態識別系統，實際上主要由監控攝像機、一台計算機與一套好的步態視頻序列的處理與識別的軟體所組成。其中，最關鍵的是步態識別的軟體演算法。所以，對智能視頻監控系統的自動步態識別的研究，也主要是對步態識別的軟體演算法的研究。

Ⅱ 人工智慧在生活中的應用都有哪些

人工智慧一共分為天然語言處理、計算機視覺、語音識別、專家系統以及交叉領域等五個領域。今天我就經過人工智慧的六個方向講一講人工智慧在生活中的有趣應用，來幫助你們更好地理解人工智慧，盡享科技帶給咱們的便捷生活。資料庫

二、萌寵機器人

孩子一直是家長的心肝肉，而如何讓孩子贏在起跑線也是各路家長無比關心的問題，這時候早教就顯得尤其重要了。早教其實就是讓孩子有效的玩耍，讓孩子在玩耍的過程當中學到不少知識，開發孩子的腦力，動手能力，反應能力，審美能力，培養興趣及習慣。

市面上的早教機構價格昂貴，師資力量不足，同時還可能存在必定的安全隱患，這時候萌寵機器人的存在就很大的緩解了這一問題。語音功能讓它就像孩子的小夥伴同樣和孩子交流，記憶功能還能夠記住寶寶的使用習慣，很快找到寶寶想聽的內容。同時提供快樂兒歌、國學經典、啟蒙英語等早期教育內容，且雲端內容能夠持續更新。

Ⅲ 步態識別的軟體演算法

根據醫學和心理學等學科的研究表明：人可以感知步態，並可以通過步態進行人的身份認證。尤其自「911事件」以來，使得遠距離的身份識別研究備受關注。而與其他生物特徵識別相比，步態識別的突出特點主要是能遠距離識別。因此，步態識別的研究，己越來越引起國內外學者的關注。目前，己研究出的步態識別的軟體演算法有如下幾種：
對於每個步態序列而言，一種改進的背景減除技術被使用來提取人的空間輪廓。這些輪廓的邊緣，被逆時針方向展開為一系列相對於質心的距離模板。這些模板特徵通過使用主元統計分析方法來訓練，從而得出步態形狀的變化模式在特徵空間中的軌跡表達。識別時，採用了時空相關匹配方法和基於歸一化歐氏距離的最近鄰規則，並引入了相應於個人的體形等生理特徵的融合，以用於必要的步態分類校驗。
該演算法來源於「從行走運動的時空模式中可學習人體的外觀模型」的觀點。對於每個序列而言，背景減除過程用來提取行人的運動輪廓，這些輪廓隨時間的姿態變化在二維空間中被對應描述為一個序列的復數配置(Complex Configuration)。利用Procrustes形狀分析方法，從該序列配置中獲取主輪廓模型作為人體的靜態外觀特徵。實驗結果表明，該演算法獲得了令人鼓舞的識別性能。
該演算法來源於「人體行走運動很大程度上依賴於輪廓隨著時間的形狀變化」的直觀想法。對於每個序列而言，背景減除與輪廓相關方法用於檢測和跟蹤行人的運動輪廓，這些時變的二維輪廓形狀被轉換為對應的一維距離信號，同時通過特徵空間變換來提取低維步態特徵。基於時空相關或歸一化歐氏距離度量，以及標準的模式分類技術用於最終的識別。實驗結果表明，該演算法不僅獲得了令人滿意的識別性能，而且擁有相對較低的計算代價。
該演算法來源於「行走運動的關節角度變化包含著豐富的個體識別信息」的思想。首先，結合人體模型、運動模型和運動約束等先驗知識，利用Condensation演算法進行行人的跟蹤。然後，從跟蹤結果中獲取人體主要關節的角度變化軌跡。這些軌跡經過結構和時間歸一化後，作為動態特徵而用於身份識別。
這是一種基於新的特徵提取方法的自動步態識別演算法，該演算法僅從腿部的運動進行身份識別。對於每個序列，用一種基於圖像色度偏差的背景減除演算法來檢測運動對象。在經過後處理的二值圖像序列中，利用邊界跟蹤演算法獲取對象邊界，在對象邊界圖像上，局部應用Hough變換檢測大腿和小腿的直線，從而得到大腿和小腿的傾斜角。用最小二乘法將一個周期內的傾斜角序列，擬合成5階多項式，把Fourier級數展開後得到的相位與振幅的乘積，定義為低維步態特徵向量。在小樣本的資料庫上用Fisher線性分類器驗證所研究演算法的性能，正確分類率為79.17%，在步態資料庫不很理想的情況下也獲得了較好的識別率。
基於廣義多尺度分析理論，針對不同的應用圖像或信號庫，得到最優小波分解, 並在人體步態識別中與二維小波矩結合進行應用。在三維物體的表示方面, 作為三維物體的一種無冗餘的描述和識別方法，提出了三維小波矩理論。與現存的方法相比，它不但具有平移、縮放和旋轉不變性，在徑向上還增加了多尺度分析的特性。可以根據不同的需要，提供多層次的特徵描述子，同時引進球面調和函數加速演算法和小波的Mallat演算法後，使小波矩的計算得到了雙重加速。有人計劃搭建實用的三維物體檢索平台，將進一步完善該演算法。
此外，有人在基於人體生物特徵不僅包含靜態外觀信息，也包含行走運動的動態信息的思想，提出了一種判決級上融合人體靜態和動態特徵的身份識別方法。利用此方法在不同融合規則下的實驗結果表明，融合後的識別性能均優於使用任何單一模態下的識別性能。

Ⅳ 步態識別的應用

防止你的貴重物品被人偷走.研究人員在筆記本電腦,手機等物品中裝上傳感器,把感測器的頻率調整到物主步行時的典型的頻率上,這樣你的筆記本電腦就認識你了,當有人偷了你的電腦中基又不能悔培卜模仿你的步態時,感測器就會報警.
步態識別是近年來越來越多的研究者所關注的一種較新的生物認證技術,它是通過人的走路方式來識別人的身份的方法。在應用領域,類似於人臉識別,它要解決識別和檢驗兩類問題。在識別問題中,給出未知身份人的步態,在資料庫中搜尋與之匹配的人的步態,從而確認人的身份;在檢驗問題中,需要步態識別演算法對已假定的某人的身份作出判定,即接受或拒絕所假定的身份。 步態識別作為一種生物認證技術,具有其它生物認證技術所不具有的獨特優勢,即在遠距離或低視頻質量情況下的識別潛力,且步態難以隱藏或偽裝等。 步態識別主要是針對含有人的運動圖像序列進行分析處理,通常包括運動檢測、特徵提取與處理和識別分類三碧穗個階段。