Resumen

La imagen de energía de la marcha (GEI) conserva la información dinámica y estática de una secuencia de marcha. La información estática común incluye el aspecto y la forma del cuerpo humano y la información dinámica incluye la variación de frecuencia y fase. Sin embargo, no se tiene en cuenta el tiempo que normaliza cada silueta dentro del GEI. En relación con este problema, este trabajo propone la imagen de energía de diferencia de fotogramas acumulada (AFDEI), que puede reflejar las características temporales. La fusión de los invariantes de momento extraídos de la GEI y la AFDEI se seleccionó como característica de la marcha. A continuación, se procedió al reconocimiento de la marcha mediante el clasificador del vecino más próximo basado en la distancia euclídea. Por último, para verificar el rendimiento, el algoritmo propuesto se comparó con el GEI 2D-PCA y el SFDEI HMM en la base de datos CASIA-B gait. Los resultados experimentales han demostrado que el algoritmo propuesto funciona mejor que el GEI 2D-PCA y el SFDEI HMM y cumple los requisitos de tiempo real.

• Materias:Propagación de ondas Rayo láser Óptica Fibra óptica Óptica y fotónica Optoelectrónica Redes ópticas
• Subjects:Wave propagation Lasers Optics Optical fibres Optics and photonics Optoelectronics Optical networks
• Palabras claves:GEI, imagen energética de diferencia de fotogramas, imagen energética de la marcha, información estática común, clasificador del vecino más próximo, AFDEI, HMM, PCA, SFDEI, algoritmo
• Keywords:GEI, frame difference energy image, Gait energy image, common static information, nearest neighbor classifier, AFDEI, HMM, PCA, SFDEI, algorithm