基于步态生物特征的身份授权系统

人类步态是一种旨在通过人行走的方式进行个体识别的新兴生物特征，它在视觉监控应用中发挥着越来越重要的作用。本文提出了一种新颖的混合整体方法，以展示如何利用行为行走特征来识别进入监控区域的未授权和可疑人员。首先，从部署用于安全的摄像机捕获的输入视频中对背景进行建模，并使用背景减除算法对单个帧中的前景运动目标进行分割。然后，提取代表空间、时间和小波分量的步态特征并将其融合，用于训练和测试多类支持向量机模型（SVM）。使用 NLPR 数据库的侧视视频对所提出的系统进行评估。实验结果表明，该系统获得了令人满意的识别率，并且结果指出，使用径向基函数（RBF）的 SVM 的分类能力优于使用其他核函数。