[发明专利]一种多维人体步态识别方法与设备

摘要

本申请实施例提供的一种多维人体步态识别方法与设备，通过获取人体步态信息，人体步态信息包括步态视频和电磁波回波步态信号；将步态视频和电磁波回波步态信号在时间维度上进行同步；提取步态视频中的视频关键帧；提取视频关键帧的特征分量与视频关键帧时间同步的电磁波回波步态信号的时频特征的主成分分量，将特征分量和主成分分量组合为多维特征分量；将多维特征分量与数据库中的人体步态特征进行匹配，对人体步态信息对应的人物的身份进行识别。由于获取的人体步态信息包括多个维度，并对获取到的人体步态信息进行特征提取，并组合为多维特征分量，利用多维特征分量与数据库中预先存储的人体步态特征进行匹配，提高了步态识别的结果的准确率。

主权项

1.一种多维人体步态识别方法，其特征在于，包括：获取人体步态信息，所述人体步态信息包括步态视频和电磁波回波步态信号；为每一帧视频画面记录其采集时刻，并对每帧视频画面附加时间戳来表示该采集时刻；并且，针对收到的电磁波回波步态信号，将视频帧采集时刻T到下一个视频帧采集时刻T+1这一时间区间内收到的电磁波回波步态信号也附加该采集时刻T对应时间戳，从而将所述步态视频和所述电磁波回波步态信号在时间维度上进行同步，建立同一采集时刻的步态视频与电磁波回波步态信号的映射；提取所述步态视频中的视频关键帧，具体包括：从所述步态视频的每帧视频画面中提取运动区域，判断所述运动区域是否为人体区域；当所述运动区域为人体区域时，对所述人体区域进行归一化缩放；根据归一化缩放后的人体区域的外接矩形的宽度变化，选取宽度最大的帧和宽度最小的帧作为关键帧；提取所述视频关键帧的频域特征分量，以及，与所述视频关键帧同一采集时刻的电磁波回波步态信号的时频特征的主成分分量，将所述频域特征分量和所述主成分分量组合为多维频域特征分量；其中，提取所述视频关键帧的频域特征分量，包括：提取所述视频关键帧中的运动人体区域的边界轮廓，利用傅里叶变换将所述边界轮廓转换为频域特征，提取转换后的频域特征的特征分量；提取电磁波回波步态信号的时频特征的主成分分量包括：对于单频率f₀的电磁波，则所得电磁波回波的时域信号表示为如下形式其中k表示回波强度系数，L表示人体的散射部位总数，μ_i表示每个散射部位的雷达截面积，τ_i(t)表示每个散射部位的回波延迟；对每个视频关键帧对应的回波时域信号进行N点采样，获得数组将数组进行离散傅里叶变换，即所得频谱S＝[S(1)、S(2)...S(K)]包括K个特征分量，作为与所述视频关键帧时间同步采集的电磁波回波步态信号时频特征的主成分分量；将所述多维频域特征分量与数据库中预先存储的多维人体步态特征进行匹配，对所述人体步态信息对应的人物的身份进行识别；具体包括：所述多维频域特征分量表示为{S(i)},i＝1,2…N+K，数据库中预先存储的多维人体步态特征为{S’(i)},i＝1,2…N+K，求如果Dis值小于预先设定的匹配阈值，则表示当前的人体步态与数据库中预先存储的多维人体步态特征匹配。