基于时空模板的步态识别及异常行为分析的研究-中期报告课件.ppt

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1、基于时空模板的步态识别的研究基于时空模板的步态识别的研究王晨指导教师：张军平副教授复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室课题背景介绍课题研究现状我们的工作：Chorno-Gait Image课题研究感想报告概述报告概述生物认证：通过人类生物特征进行身份识别的一种技术DNA指纹静脉虹膜人脸笔迹语音课题背景介绍课题背景介绍步态识别就是利用人的行走姿态对人进行身份认证的技术课题背景介绍课题背景介绍一些步态示例Wang 03步态识别的优点步态数据的获取是非接触，非侵入的，并且隐蔽性高，以及难以被隐藏相比于所有其他已知生物认证技术，步态识别是唯一能够在远距离进行识别的技术Zhang 10

2、步态识别的应用门禁监控，证据采集等步态识别的难点易受多种外在因素干扰，如视角，鞋，衣服，背包，行走平面等采集数据是视频序列，处理起来时空开销大课题背景介绍课题背景介绍获取标注数据特征提取训练分类器课题研究现状课题研究现状获取非标注数据特征提取识别分类器训练识别步态识别基本流程课题研究现状课题研究现状获取标注数据特征提取训练分类器获取非标注数据特征提取识别分类器训练识别步态识别基本流程步态识别特征提取基于模型模型无关基于序列基于模板课题研究现状课题研究现状计算性能计算性能鲁棒性鲁棒性可理解性可理解性空间信息空间信息时间信息时间信息基于模型基于模型基于序列基于序列基于模板基于模板不同方法优劣的比较

3、不同方法优劣的比较步态能量图步态能量图(GEI)步态能量图(Gait Energy Image)Han 06目标：设计一种新的步态模板保留GEI简单易懂，算法时空复杂度性能好的优点在生成的模板中保持步态序列的时间信息Key Idea：利用颜色来保持时间信息！利用颜色来保持时间信息！我们的工作：我们的工作：Chrono-Gait ImageWang 10我们的工作：我们的工作：Chrono-Gait ImageWang 10彩色步态图(Chrono-Gait Image)颜色映射过程我们的工作：我们的工作：Chrono-Gait ImageWang 10步态序列，步态能量图与彩色步态图Wang

4、10USF Data SetSarkar 05122个人，12组针对不同的影响因素设计的实验实验及分析实验及分析实验及分析实验及分析对比试验示例Wang 10实验及分析实验及分析实验及分析实验及分析USF数据集Rank1结果Wang 10步态识别是生物认证中的重要分析，具有很高的实际意义我们提出了一种新型步态模板，在具有原来步态能量图的所有优点的同时能够保持时间信息小结小结计算性能计算性能鲁棒性鲁棒性可理解性可理解性空间信息空间信息时间信息时间信息基于模型基于模型基于序列基于序列步态能量图步态能量图彩色步态图彩色步态图论文:Wang,C.,Zhang,J.P.,Pu,J.,Yuan,X.R.,

5、Wang,L.Chrono-Gait Image:A Novel Temporal Template for Gait Recognition.Computer Vision-ECCV 2010(2010)257-270Wang,C.,Zhang,J.P.,Wang,L.,Pu,J.,Yuan,X.R.Human Identification Using Temporal Information Preserving Gait Template.Submitted to IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

6、(TPAMI),under major revision.课题研究成果课题研究成果报告:2010年欧洲计算机视觉会议(ECCV10)2010年全国机器学习及其应用研讨会暨机器学习及其应用学生研讨会(MLA10&SSMLA10)2011年U21本科生科研会议(U21 Undergraduate Research Conference)2011年上海市大学生创新论坛（优秀项目）课题研究成果课题研究成果使我完整地感受到了科研的完整流程本科生也能在科研上做出优秀的工作本科生应该被鼓励走出书本，走出课堂莙政基金为我们提供了一个很好的平台研究心得与收获研究心得与收获感谢我的导师张军平老师给与的指导感谢袁晓

7、茹老师和王亮老师在项目研究与论文撰写的过程中提出的宝贵建议感谢上海市智能信息重点实验室机器学习兴趣小组的所有同学的帮助与建议感谢李政道先生和秦惠莙女生为中国大学生创建的学术研究平台感谢复旦大学本科生学术研究资助计划（FDUROP）给予的支持致谢致谢Wang 10 Wang,C.,Zhang,J.P.,Pu,J.,Yuan,X.R.,Wang,L.Chrono-Gait Image:A Novel Temporal Template for Gait Recognition.Computer Vision-ECCV 2010(2010)257-270Wang 03 Wang,L.,Tan,T.N

8、.,Ning,H.Z.,Hu,W.M.:Silhouette Analysis Based Gait Recognition for Human Identi_cation.TPAMI 12(2003)1505-1518Zhang 10 Zhang,J.P.,Pu,J.and Chen,C.Y.,Fleischer,R.:Low-resolution gait recognition.TSMCB(2010)986-996参考文献参考文献Yam 09 Yam,C.Y.,Nixon,M.S.:Model-based Gait Recognition.In:Encyclopedia of Biome

9、trics,Springer(2009)633-639Bouchrika 07 Bouchrika,I.,Nixon,M.S.:Model-based Feature Extraction for Gait Analysis and Recognition.In:MIRAGE,Springer-Verlag Berlin Heidelberg(2007)Sundaresan 03 Sundaresan,A.,Roy-Chowdhury,A.,Chellappa,R.:A Hidden Markov Model Based Framework for Recognition of Humans

10、from Gait Sequences.In:ICIP.Volume 2.(2003)93-96Boulgouris04 Boulgouris,N.V.,Plataniotis,K.N.,Hatzinakos,D.:Gait Recognition Using Dynamic Time Warping.In:IEEE 6th Workshop on Multimedia Signal Processing(2004)263-266参考文献参考文献Han 06 Han,J.,Bhanu,B.:Individual Recognition using Gait Energy Image.TPAMI

11、 28(2006)316-322Xu 11 Xu,D.,Huang,Y.,Zeng,Z.,Xu,X.:Human Gait Recognition using Patch Distribution Feature and Locality-constrained Group Sparse Representation.Accepted by TIP(2011).Chen 10 Chen,C.Y.,Zhang,J.P.,Fleischer,R.:Distance Approximating Dimension Reduction of Riemannian Manifolds.TSMCB 40(

12、2010)208-217Sarkar 05 Sarkar,S.,Phillips,P.J.,Liu,Z.,Vega,I.R.,Grother,P.,Bowyer,K.W.:The Humanid Gait Challenge Problem:Data Sets,Performance,and Analysis.TPAMI 27(2005)162-177参考文献参考文献谢谢大家！谢谢大家！Q&A优点：可理解性好能够解决遮挡与自遮挡的问题缺点：获取结构模型困难，通常只适用于理想环境识别性能严重依赖于模型获取，鲁棒性不强需要对某些特定领域（如人体关节结构，人体运动学等）有深入理解基于模型的特征提取基

13、于模型的特征提取优点：不依赖与人体结构模型与运动模型的建立，鲁棒性好缺点：分类模型复杂，需要大训练集训练以保证学习出的分类器的性能基于整个视频序列，无论计算时间开销还是存储空间开销都比较大，很难做到实时处理基于序列匹配的方法基于序列匹配的方法优点：方法简单有效算法时间，空间复杂度低具有较好的鲁棒性缺点：在生成模板的过程中损失一部分时空信息基于模板的特征提取基于模板的特征提取彩色步态图(CGI)的优点：思想直观简单，易于理解，便于实现算法时空效率高，能够实时处理（每秒30帧以上）具有较好的鲁棒性在识别率上与现在已知的最好的方法有着可以比较，甚至更好的性能在某些复杂的环境中，彩色步态图能够获得更好

14、的识别性能彩色步态图(CGI)的缺点：与步态能量图(GEI)相比，彩色步态图(CGI)需要更多的训练数据小结小结周期检测我们的工作：我们的工作：Chrono-Gait ImageWang 10计算腿部区域局部宽度我们的工作：我们的工作：Chrono-Gait ImageWang 10与原有周期检测算法比较我们的工作：我们的工作：Chrono-Gait ImageWang 10对每个1/4周期中的所有图片进行饱和叠加运算，生成代表这个1/4周期的模板利用局部熵提取侧面轮廓的边缘颜色映射对一个步态序列中的所有1/4周期的模板求平均，生成最终的彩色步态图(Chrono-Gait Image)我们的工作：我们的工作：Chrono-Gait ImageWang 10