部分小波相干与相位特征结合的步态识别技术及其性能分析

"基于部分小波相干和相位特征的步态识别方法及性能评估" 本文主要探讨了一种创新的步态识别技术，该技术结合了部分小波相干（Partial Wavelet Coherence, PWC）和相位特征（Phase Feature, PF），用于多视角步态序列的识别。这种方法特别适用于电子通信工程领域，尤其是在视频监控和安全系统中，能够实现对个体的非侵入性、远距离识别。 步态识别是一种生物特征识别技术，它利用人们行走的方式作为身份标识。与传统的生物识别系统（如面部、虹膜或指纹）相比，步态识别的优势在于其可以在不被察觉的情况下进行，而且在低质量视频条件下也能保持较好的识别效果。它不需要主体的配合，如与传感器的直接接触，这使得它在无人值守的监控环境中具有广泛的应用潜力。 在提出的步态识别方法中，首先使用部分小波相干来分析多视点步态序列中如手、腿和肩等身体部位的运动产生的信号。PWC能够捕捉信号间的时空相关性，保留了行走个体的动态信息。通过计算这些信号的一维PWC的欧氏距离，可以得到反映个体步态特征的表示。这种方法无需构建复杂的模型，直接从原始数据中提取特征。 此外，研究还引入了相位特征，它包含了身体部位之间动态相位角的判别信息。将PF与PWC特征相结合，可以进一步提升系统的识别性能。实验结果显示，仅使用PWC特征时，平均识别准确率达到了73.26%，而结合PF后，平均识别准确率显著提高至82.52%。这表明PF能有效补充PWC，提供更多的识别线索。 步态识别面临的挑战之一是协变量变化，如衣物、携带物品或环境光照等因素可能影响识别效果。尽管如此，本文的方法在一定程度上展示了对这些变量的鲁棒性，为提高步态识别的稳定性和准确性提供了新的思路。 基于部分小波相干和相位特征的步态识别方法为多视角步态识别提供了一个有效且实用的解决方案，有望在安全监控、智能门禁等场景中得到应用。未来的研究可能会进一步优化这种特征提取策略，以适应更复杂的情况，提高识别效率和精度。